Kompetenzaufbau : Das Unternehmen sollte am Ende des Seminars über ein Team von Mitarbeitern verfügen, die in der Lage sind, Daten effizient mithilfe von Pandas zu analysieren und daraus wertvolle Geschäftsinformationen zu extrahieren.
Optimierung von Geschäftsprozessen : Das Seminar sollte das Unternehmen in die Lage versetzen, datengetriebene Lösungen zur Optimierung verschiedener Geschäftsprozesse zu entwickeln und umzusetzen.
Eigenständige Datenanalyse : Das Unternehmen sollte in der Lage sein, interne Datenanalyseprojekte durchzuführen, ohne sich vollständig auf externe Dienstleister oder Berater verlassen zu müssen.
Kosteneinsparung : Durch den internen Aufbau von Datenanalysekompetenzen kann das Unternehmen Geld sparen, das sonst für externe Dienstleistungen oder teurere Softwarelösungen ausgegeben würde.
Förderung von Innovation : Mit den erworbenen Fähigkeiten sollten die Mitarbeiter in der Lage sein, innovative datengetriebene Lösungen und Ideen zu entwickeln, die zu neuen Geschäftsmöglichkeiten führen könnten.
Daten aus verschiedenen Quellen (CSV, Excel, SQL, etc.) lesen
Daten in verschiedene Formate speichern
Daten Anzeigen
Die ersten und letzten Zeilen anzeigen mit head() und tail()
Informationen über den DataFrame mit info()
Zusammenfassungsstatistiken mit describe()
Daten Auswahl
Auswahl nach Spalten und Zeilen
Auswahl nach Index
Boolean-Indizierung
Reinigen von Daten
Fehlende Daten behandeln: dropna(), fillna()
Duplikate entfernen
Daten Umformen
melt() und pivot()
groupby(): Aggregieren, Transformieren, Filtern
Daten Verknüpfen
merge() für Verknüpfungen ähnlich wie SQL-Joins
concat() zum Verbinden von DataFrames
Zeitreihen
Datum und Zeit in Pandas
Zeitreihen-DataFrames und -Funktionen
Textdaten
String-Methoden in Pandas
Reguläre Ausdrücke verwenden
Statistische Methoden
Korrelation und Kovarianz
Eindeutige Werte, Wertezählungen und Mitgliedschaft
Kategorische Daten
Einführung in kategorische Daten in Pandas
Sortieren und Gruppieren von kategorischen Daten
Visualisierung mit Pandas
Eingebaute Plotting-Methoden
Integration mit Matplotlib und Seaborn
Performance Tipps
Verwendung von eval() und query() Methoden
Categorical Datentyp für Effizienz
Dauer/zeitlicher Ablauf:
3 Tage
Zielgruppe:
Datenanalysten : Obwohl einige Datenanalysten bereits mit anderen Tools oder Programmiersprachen vertraut sein könnten, bietet Pandas spezialisierte Funktionalitäten für die Datenbearbeitung und -analyse.
Business Analysten : Diese Fachleute könnten von den datenmanipulierenden Fähigkeiten von Pandas profitieren, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Einsteiger in die Datenwissenschaft : Personen, die eine Karriere in der Datenwissenschaft anstreben, werden feststellen, dass Pandas ein wichtiges Tool in diesem Bereich ist.
IT-Profis und Entwickler : Selbst wenn sie nicht täglich mit Datenanalysen zu tun haben, können sie von den Fähigkeiten profitieren, die Pandas bietet, um Daten schnell zu verarbeiten oder zu transformieren.
Fachexperten aus verschiedenen Branchen : Personen aus Bereichen wie Finanzen, Marketing, HR oder Vertrieb könnten Pandas nutzen, um datengetriebene Erkenntnisse in ihrem jeweiligen Fachgebiet zu gewinnen.
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