Python für Data Science & Analyse

Was Sie lernen werden

Python-Grundlagen für die Datenanalyse beherrschen

Daten mit Pandas laden, bereinigen und transformieren

Statistische Analysen mit NumPy durchführen

Aussagekräftige Visualisierungen mit Matplotlib und Seaborn erstellen

Explorative Datenanalyse (EDA) eigenständig durchführen

Ergebnisse verständlich aufbereiten und präsentieren

Kursübersicht

Python ist die beliebteste Programmiersprache für Data Science — und das aus gutem Grund. In diesem Kurs lernen Sie Python von den Grundlagen bis hin zu fortgeschrittenen Datenanalyse-Techniken mit Bibliotheken wie Pandas, NumPy und Matplotlib.

Sie arbeiten mit echten Datensätzen und lernen, Daten zu bereinigen, zu analysieren und aussagekräftig zu visualisieren. Am Ende des Kurses können Sie eigenständig datengetriebene Erkenntnisse gewinnen und präsentieren.

Kursplan

36 Lektionen • 4–6 weeks

Modul 1: Python-Grundlagen

Lektion 1
Installation und Einrichtung
Lektion 2
Variablen und Datentypen
Lektion 3
Kontrollstrukturen und Schleifen
Lektion 4
Funktionen und Module

Modul 2: Datenanalyse mit Pandas

Lektion 1
DataFrames erstellen und laden
Lektion 2
Daten filtern und sortieren
Lektion 3
Fehlende Werte behandeln
Lektion 4
Daten gruppieren und aggregieren

Modul 3: Visualisierung

Lektion 1
Matplotlib-Grundlagen
Lektion 2
Seaborn für statistische Plots
Lektion 3
Interaktive Diagramme
Lektion 4
Dashboard-Erstellung

Modul 4: Praxisprojekt

Lektion 1
Datensatz auswählen und laden
Lektion 2
Explorative Datenanalyse
Lektion 3
Erkenntnisse gewinnen
Lektion 4
Ergebnispräsentation erstellen

Jan Weber

Data Scientist & Python-Dozent

36 Lektionen
234 Teilnehmer
10+ Years Erf.

Marcus hat als Data Scientist bei Google und drei Series-B-Startups gearbeitet. Heute unterrichtet er Data Science in Vollzeit und ist bekannt dafür, Statistik verständlich und zugänglich zu vermitteln.