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Schulungsübersicht
Tag 1
- Data Science
- Data Science Teamzusammensetzung (Datenwissenschaftler, Dateningenieur, Datenvisualisierer, Prozessverantwortlicher)
- Business Intelligence
- Arten von Business Intelligence
- Entwicklung von Business Intelligence Tools
- Business Intelligence und die Data Visualization
- Data Visualization
- Wichtigkeit von Data Visualization
- Die visuelle Datenpräsentation
- Die Data Visualization Werkzeuge (Infografiken, Zifferblätter und Messgeräte, geografische Karten, Sparklines, Heatmaps und detaillierte Balken-, Torten- und Fieberdiagramme)
- Malen nach Zahlen und das Spiel mit Farben bei der Erstellung visueller Geschichten
- Aktivität
Tag 2
- Data Visualization in Python Programming
- Data Science mit Python
- Überprüfung der Python-Grundlagen
- Variablen und Datentypen (str, numeric, sequence, mapping, set types, Boolean, binary, casting)
- Operatoren, Listen, Tupel. Mengen, Wörterbücher
- Bedingte Anweisungen
- Funktionen, Lambda, Arrays, Klassen, Objekte, Vererbung, Iteratoren
- Umfang, Module, Daten, JSON, RegEx, PIP
- Try / Except, Befehlseingabe, String-Formatierung
- Datei-Behandlung
- Tätigkeit
Tag 3
- Python und MySQL
- Erstellen von Database und Tabellen
- Manipulation von Database (Einfügen, Auswählen, Aktualisieren, Löschen, Where-Anweisung, Sortieren nach)
- Tabelle fallen lassen
- Begrenzen
- Tabellen verknüpfen
- Entfernen von Listenduplikaten
- Umkehrung einer Zeichenkette
- Data Visualization mit Python und MySQL
- Matplotlib verwenden (Grundlegendes Plotten)
- Wörterbücher und Pandas
- Logik, Kontrollfluss und Filterung
- Manipulation von Diagrammeigenschaften (Schriftart, Größe, Farbschema)
- Aktivität
Tag 4
- Plotten von Daten in verschiedenen Diagrammformaten
- Histogramm
- Linie
- Balken
- Box-Plot
- Kreisdiagramm
- Donut
- Punktwolke
- Radar
- Fläche
- 2D/3D-Dichte-Diagramm
- Dendogramm
- Karte (Bubble, Wärme)
- Gestapeltes Diagramm
- Venn-Diagramm
- Seaborn
- Aktivität
Tag 5
- Data Visualization mit Python und MySQL
- Gruppenarbeit: Erstellen einer Top Management Data Visualization Präsentation unter Verwendung von ITDI Local ULIMS Daten
- Präsentation des Outputs
Voraussetzungen
- Verständnis der Datenstruktur.
- Erfahrungen mit Programming.
Publikum
- Programmierer
- Datenwissenschaftler
- Ingenieure
35 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
Trainer was accommodative. And actually quite encouraging for me to take up the course.