Einführung in die Datenanalyse mit Python

 

Beschreibung: In dieser Schulung lernen Sie Grundlagen der open-source Programmiersprache Python, indem Sie gängige Datenstrukturen und Pakete z.B. NumPy, Matplotlib
und Pandas bearbeiten. Dieser Schritt ist notwendig, um die Daten für die Datenanalyse vorzubereiten. Durch die Datenanalyse will man schließlich Wissen extrahieren und dieses in klare Entscheidungen umwandeln. Die Datenanalyse basiert allerdings auf statistischen Prinzipien. Die Grundlagen, die Sie benötigen, um statistisch zu denken und Ihr Datenpool zu verstehen, werden Sie in dieser Schulung aufbauen. Ein wichtiger Bestandteil ist die explorative
Datenanalyse und die Visualisierung der Daten. Weiterhin erfahren Sie, wie man Hauptmethoden der statistischen Inferenz anwenden kann: Parameterschätzung, Konfidenzintervalle und Hypothesentests. Abschließend werden Sie zum fortgeschrittenen Datenanalysen, indem Sie zukünftige Ereignisse durch Anwendung der linearen oder logistischer Regression vorhersagen lernen.

Voraussetzungen: Analytisches Denkvermögen. Kenntnisse einer anderen Programmiersprache
sind vorteilhaft.

Kursinhalt:

1. Einführung in Python für Datenanalyse

  1. Die Python Programmiersprache (Operationen, Datentypen (Listen, Tuples, Strings, Dictionaries, Sets),  Execution control (Bedingungen, Loops), Funktionen und Pakete)
  2. NumPy
  3. Matplotlib
  4. Pandas

2. Datenanalyse mit Python Teil I (mit numpy)

  1. Explorative Datenanalyse (graphische und quantitative)
  2. Univariate Datenanalyse (diskrete Variablen, stetige Variablen)
  3. Lineare Regression
  4. Bootstrapping und Konfidenzintervalle
  5. Statistische Tests – Basics

3. Datenanalyse mit Python Teil II (mit numpy, statmodels und scikit-learn)

  1. Statistische Tests
  2. Predictive Analytics: Lineare Regression und Voraussetzungen
  3. Predictive Analytics: Multiple Regression und Voraussetzungen
  4. Predictive Analytics: Logistische Regression und Voraussetzungen

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