Sie arbeiten in einem Unternehmen und Sie haben Daten in Form von Tabellen vorliegen? Sie haben sich schon oft gefragt, wie man „mehr“ aus den Daten in Form von Analysen und interessanten gewinnbringenden Visualisierungen machen könnte um neue Erkenntnisse aus den Daten zu gewinnen?

Dann ist dieser neue „Data Science Workshop“ für Sie eine interessante Fortbildung. Um heute neues Wissen aus Daten zu generieren sind „Jupyter Notebooks“ der neue Goldstandard („Jupyter is the new Excel“). Hier kann man mit wenigen Python-Befehlen – in Verbindung mit mächtigen Bibliotheken wie Pandas zum Zugriff auf die Daten und Generierung von Statistiken und Matplotlib zur Erzeugung unterschiedlichster Visualisierungen und Datenansichten – in wenigen Schritten rasch neue Erkenntnisse aus den Daten gewinnen.

Und dieser Kurs ist wirklich ein „Workshop“: es gibt keine Folien! Wir erarbeiten uns das praktische Wissen ausschließlich anhand realer Daten und realer Fallstudien, die Sie selber Schritt-für-Schritt unter Anleitung des Dozenten durcharbeiten. „Learning by doing“ ist hier das zentrale Kurskonzept. So sind die Ergebnisse auf Ihren Arbeitsalltag sofort übertragbar.

Am Ende dieses zwei-tätigen Workshops verlassen Sie den Kurs nicht nur mit neuem Wissen über Data Science und Tools, sondern auch mit lauffähigen Beispielen von Data Science Analysen, die Sie gleich auf die Daten Ihres eigenen Unternehmens anwenden können.

Inhalte:

Es werden in den zwei Kurstagen insgesamt vier verschiedene konkrete Data Science Fallstudien anhand realer Daten zusammen mit den Teilnehmern Schritt-für-Schritt erarbeitet.

Dabei werden u.a. folgende Inhalte vermittelt:

  • Einrichten einer Jupyter-Notebook-Arbeitsumgebung
  • Daten einlesen mit Pandas
  • Datenvorverarbeitung mit Pandas: z.B. Datenlücken behandeln, fehlerhafte Daten automatisch erkennen
  • einfache deskriptive Statistiken (Kennwerte) für eigene Daten mit Pandas erzeugen
  • Daten selektieren, sortieren und analysieren
  • Erzeugen anspruchsvoller 2D und 3D Datenvisualisierungen mittels Matplotlib
  • Speichern erzeugter Diagramme und Optimieren für eigene Reports
  • Erste Schritte zum Maschinellen Lernen

Zielgruppe 
Zielgruppe für diesen Kurs sind alle die Daten hauptsächlich in Form von Tabellen vorliegen haben und neues Wissen und anspruchsvolle Visualisierungen aus den Daten generieren möchten.

Programmiervorkenntnisse sind nicht notwendig.

Ziele
Die Teilnehmer besitzen nach Abschluss dieses Kurses die Fähigkeit eigene tabellarische Daten in sogenannten Jupyter-Notebooks einzulesen, vorzuverarbeiten, statistische Analysen durchzuführen und verschiedenste Visualisierungen der Daten zu erzeugen, um neues Wissen aus bereits vorhandenen Daten zu generieren.

Weitere Informationen hier zum PDF-Download…