Data Analytics Schulungen

In diesem Modul lernst Du, wie Du mit Pandas und Jupyter Notebooks umfangreiche Datensätze effektiv bearbeitest und analysierst. Pandas ist eine der leistungsfähigsten Bibliotheken für die Datenanalyse in Python und ermöglicht Dir, Daten schnell zu importieren, zu bereinigen und zu transformieren.

Mit Jupyter Notebooks kannst Du Deinen Analyseprozess interaktiv gestalten und direkt in einer benutzerfreundlichen Umgebung arbeiten. Du wirst die grundlegenden Funktionen von Pandas beherrschen und lernen, wie Du die Datenstruktur optimal nutzt, um aus Rohdaten aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.

Datenvisualisierung ist entscheidend, um komplexe Informationen verständlich und anschaulich zu präsentieren. In diesem Modul zeigen wir Dir, wie Du mit Matplotlib und Seaborn, zwei der bekanntesten Python-Bibliotheken, ansprechende und aufschlussreiche Grafiken erstellst.

Du wirst lernen, wie Du Diagramme, Heatmaps und weitere Visualisierungen nutzt, um Muster, Trends und Ausreißer in Deinen Daten zu erkennen. Visualisierungen erleichtern nicht nur das Verständnis der Daten, sondern sind auch ein essentielles Werkzeug für die Kommunikation von Ergebnissen und Entscheidungsfindung.

In diesem Modul tauchst Du tief in die Welt der relationalen Datenbanken ein und lernst, wie Du mit SQL (Structured Query Language) effizient auf Daten zugreifst. Du wirst verstehen, wie Daten in Tabellen organisiert sind und wie verschiedene Aspekte der Daten durch gezielte Abfragen extrahiert, gefiltert und verknüpft werden können.

Vom Erstellen einfacher SELECT-Abfragen bis hin zu komplexeren JOIN-Operationen und Aggregationen wirst Du die volle Kontrolle über Deine Daten erlangen. SQL ist eine der wichtigsten Fähigkeiten für Datenanalysten, und in diesem Kurs wirst Du lernen, wie Du diese in der Praxis einsetzt, um wertvolle Informationen aus relationalen Datenbanken zu extrahieren.

Dashboards sind ein leistungsstarkes Werkzeug, um Daten in Echtzeit zu überwachen und zu visualisieren. Sie spielen eine entscheidende Rolle im Decision-Making, indem sie umsetzbare Erkenntnisse aus gesammelten Daten extrahieren und analysieren. In diesem Modul lernst Du, wie Du interaktive Dashboards mit Plotly Dash entwickelst. Plotly Dash kombiniert leistungsstarke Visualisierungsfunktionen mit einer benutzerfreundlichen Oberfläche, um Deine Daten dynamisch und intuitiv darzustellen.

Du wirst lernen, wie Du Dashboards erstellst, die es ermöglichen, wichtige Kennzahlen zu überwachen, Trends zu erkennen und Entscheidungen zu treffen – alles in einer interaktiven und leicht zugänglichen Oberfläche, die sowohl für technische als auch für nicht-technische Anwender geeignet ist.

Statistische Kenntnisse sind eine grundlegende Voraussetzung für jede Form der Datenanalyse. Data mining spielt eine entscheidende Rolle bei der Extraktion wertvoller Erkenntnisse aus großen Datenmengen. In diesem Modul vermitteln wir Dir die wichtigsten statistischen Konzepte, die Du als Data Scientist benötigst. Du wirst lernen, wie Du mit Deskriptiver Statistik die grundlegenden Merkmale Deiner Datensätze analysierst und mit Inferenzstatistik fundierte Schlussfolgerungen ziehst.

Themen wie Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Hypothesentests, Regressionsanalyse und Korrelation werden behandelt. Statistische Methoden sind der Schlüssel, um aus Daten valide und aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen und präzise Vorhersagen zu treffen.

In der modernen Datenwelt gewinnen NoSQL-Datenbanken zunehmend an Bedeutung, besonders wenn es um große, unstrukturierte oder halbstrukturierte Daten geht. In diesem Modul lernst Du, wie Du mit NoSQL-Datenbanken wie MongoDB und Cassandra arbeitest.

Du wirst verstehen, wann und warum NoSQL-Datenbanken die bessere Wahl gegenüber traditionellen relationalen Datenbanken sind und wie Du Daten effizient in einer schemalosen Umgebung speicherst und abfragst. Du wirst lernen, Datenmodelle für NoSQL-Datenbanken zu entwickeln und komplexe Datenoperationen in einer flexiblen und skalierbaren Architektur durchzuführen.