Die Weiterbildung „Python-Datenanalyst: Exploratorische Datenanalyse“ richtet sich an Personen, die ihre Kenntnisse in der explorativen Datenanalyse mit Python vertiefen möchten. Ziel der Maßnahme ist es, den Teilnehmenden zu vermitteln, wie sie Python effektiv zur Durchführung explorativer Datenanalysen und zur Entdeckung von Mustern und Beziehungen in Datensätzen einsetzen können.

Modul 1: Einführung in die explorative Datenanalyse

• Grundlagen der explorativen Datenanalyse (EDA) und deren Bedeutung in der Datenanalyse

• Techniken zur Datenvisualisierung und Mustersuche in Datensätzen

• Verwendung von Python-Bibliotheken wie Pandas, Matplotlib und Seaborn für EDA

Modul 2: Datenanalyse mit Pandas und NumPy

• Datenaufbereitung und -bereinigung mit Pandas

• Durchführung statistischer Analysen und Berechnungen mit NumPy

• Identifikation von Ausreißern und Anomalien in Datensätzen

Modul 3: Visualisierung und Interpretation der Analyseergebnisse

• Erstellung von interaktiven und aussagekräftigen Visualisierungen mit Seaborn und Matplotlib

• Interpretation der Ergebnisse der explorativen Analyse

• Automatisierung der Datenanalyseprozesse für wiederkehrende Aufgaben

Nach Abschluss der Weiterbildung sind die Teilnehmenden in der Lage, Python zur explorativen Datenanalyse zu nutzen und mit Visualisierungen sowie statistischen Methoden tiefere Einblicke in komplexe Datensätze zu gewinnen.