- Kurs
Datenanalyse mit Python
Sind Sie in Ihrer täglichen Arbeit mit immer grösseren Datenmengen konfrontiert und wissen nicht, wie diese Daten organisieren, verknüpfen und darstellen? Dieser kompakte und praxisorientierte Kurs zeigt, wie man dies mit professionellen Werkzeugen erreichen kann.
Steckbrief
- Titel/Abschluss Fachkurs mit Kursbestätigung
- Dauer Vier Tage
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Unterrichtstage
Daten auf Anfrage
Kurszeiten 08.30–16.15 Uhr - Anzahl ECTS 3 ECTS-Credits
- Kosten CHF 2200
- Unterrichtssprache Deutsch, Unterlagen in Englisch
- Studienort SIPBB, Biel, Aarbergstrasse 46
- Departement Technik und Informatik
Portrait
Die Welt der Datenanalyse hat sich aus folgenden Gründen stark entwickelt:
- Die steigende Popularität und Mächtigkeit der Programmiersprache Python und deren Bibliotheken.
- Die freie Verfügbarkeit immenser Datenmengen.
Dieser Kurs zeigt, wie man relativ einfach:
- Daten importieren, analysieren und transformieren kann.
- Eine attraktive Form findet, um diese Daten grafisch darzustellen
Ausbildungsziele
- Einstieg in Programmiersprache Python.
- Mit der Pandas-Library Daten analysieren, transformieren und aggregieren können.
- Mit unterschiedlichen Datenformaten und Quellen umgehen können.
- Mit der Plotly-Library die Daten mit interaktiven Plots darstellen.
- Die Flexibilität der Jupyter-Notebooks nutzen.
Themen und Inhalte
Session 1
- Jupyter Notebooks: Concepts, Markdown
- Python Part 1: Naming, Types, Statement, Exos
Session 2
- Python Part 2: Collections, Comprehensions, Functions, Exos
Session 3
- File Formats JSON & CSV, File Encoding
- Pandas DataFrames Part 1: Read / Write, Exos
Session 4
- Pandas DataFrames Part 2: Sorting and Transforming, Exos
Session 5
- Data Modeling
- Relational Data Model, Exos
Session 6
- Pandas DataFrames: Joining and Grouping
- Managing missing data and outliers, Exos
Session 7
- Plotly Overview, basic Plots, Exos
Session 8
- More Plots with Plotly, Exos
Zielpublikum
Fachexpert*innen und Informatiker*innen, die moderne auf Python basierende Datenanalyse-Werkzeuge kennenlernen und anwenden möchten.
Voraussetzungen
Sie interessieren sich für die Datenanalyse mit der modernen und state-of-the-art Sprache Python. Sie bringen Erfahrungen in einer Programmiersprache mit.
