Data Science mit Python Schulung

Die Bedeutung von Data Science und deren Anwendungen hat in den letzten Jahren exponentiell zugenommen. Data Science ist ein interdisziplinäres Feld, das statistische Methoden, Informatik und Fachwissen kombiniert, um Wissen und Erkenntnisse aus Daten zu extrahieren. In diesem Kontext spielt Python eine herausragende Rolle als bevorzugte Programmiersprache für Data Science Projekte. Eine gezielte Schulung in Data Science mit Python kann Profis und Anfänger gleichermaßen auf die Herausforderungen der datengetriebenen Welt vorbereiten.

Die Grundlagen von Data Science

Data Science ist die Kunst und Wissenschaft, aussagekräftige Informationen aus großen Mengen an Daten zu extrahieren. Es umfasst eine Vielzahl von Techniken aus den Bereichen Mathematik, Statistik, Informatik und Fachwissen. Der Einsatz von Data Science ist in verschiedenen Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzen, Marketing und Technologie weit verbreitet. Die Grundtechniken beinhalten Datenreinigung, Explorative Datenanalyse, Modellbildung und Interpretation der Ergebnisse.

Datenvorverarbeitung und -bereinigung

Ein wesentlicher Bestandteil der Data Science ist die Vorverarbeitung und Bereinigung der Daten. Dieser Prozess stellt sicher, dass die Daten in einem geeigneten Format vorliegen und keine fehlenden oder abweichenden Werte enthalten. Fehlende Datenpunkte können durch Imputationstechniken gefüllt werden und Ausreißer können identifiziert und behandelt werden. Die Bibliothek Pandas ist eine der beliebtesten Tools für diese Aufgaben in Python.

Explorative Datenanalyse (EDA)

Die Explorative Datenanalyse (EDA) hilft dabei, Muster und Zusammenhänge in den Daten zu entdecken. Mit Hilfe von Visualisierungstools wie Matplotlib und Seaborn können Data Scientists grafische Darstellungen erstellen, die ein besseres Verständnis der zugrunde liegenden Daten ermöglichen. Statistische Zusammenfassungen und Diagramme wie Histogramme, Boxplots und Streudiagramme sind dabei von entscheidender Bedeutung.

Ein klassisches Anwendungsgebiet für Data Science ist die Vorhersage von Aktienpreisen. Hierbei werden historische Preisdaten und externe Faktoren wie Nachrichten und Wirtschaftsdaten analysiert. Mit Hilfe von Algorithmen des überwachten Lernens können Modelle entwickelt werden, die zukünftige Preisbewegungen vorhersagen. Python und seine Bibliotheken wie Pandas und Scikit-Learn sind hierbei unverzichtbare Werkzeuge.

Data Science mit Python Schulung

Die Grundlagen von Data Science

Datenvorverarbeitung und -bereinigung

Explorative Datenanalyse (EDA)

Anwendungen und Praxisprojekte