Unser Seminar führt Sie in die Datenanalyse mit Python ein und zeigt Ihnen den Umgang mit NumPy, Pandas und Jupyter-Notebooks. Sie lernen, Daten aufzubereiten, statistische Kennzahlen zu berechnen, Zusammenhänge zu untersuchen und Ergebnisse mit Matplotlib und Seaborn zu visualisieren.
Schwerpunkte
Jupyter-Notebooks nutzen und mit ihnen entwickeln
Datentypen und Variablen
Funktionen und Parameter
Kontrollstrukturen (Bedingungen und Schleifen)
Daten lesen und ausgeben
Dateien lesen und speichern (CSV, JSON, Excel)
Vektoren und Arrays mit NumPy
DataFrames mit Pandas
Daten filtern, sortieren, indizieren und Kennzahlen ermitteln (Lage-/Streumaße, Verteilungen)
Unvollständige Daten behandeln
Daten aggregieren und gruppieren
Daten und Tabellen zusammenführen (Merge/Join)
Daten (interaktiv) visualisieren mit Matplotlib und Seaborn
Korrelationen ermitteln mit SciPy
Inferenzstatistiken, A/B-Testing
Regressionsanalysen