Schulungsübersicht

Tag 1

  1. Data Science
  2. Data Science Teamzusammensetzung (Datenwissenschaftler, Dateningenieur, Datenvisualisierer, Prozessverantwortlicher)
  3. Business Intelligence
    1. Arten von Business Intelligence
    2. Entwicklung von Business Intelligence Tools
    3. Business Intelligence und die Data Visualization
  4. Data Visualization
    1. Wichtigkeit von Data Visualization
    2. Die visuelle Datenpräsentation
    3. Die Data Visualization Werkzeuge (Infografiken, Zifferblätter und Messgeräte, geografische Karten, Sparklines, Heatmaps und detaillierte Balken-, Torten- und Fieberdiagramme)
    4. Malen nach Zahlen und das Spiel mit Farben bei der Erstellung visueller Geschichten
  5. Aktivität

Tag 2

  1. Data Visualization in Python Programming
    1. Data Science mit Python
    2. Überprüfung der Python-Grundlagen
  1. Variablen und Datentypen (str, numeric, sequence, mapping, set types, Boolean, binary, casting)
  2. Operatoren, Listen, Tupel. Mengen, Wörterbücher
  3. Bedingte Anweisungen
  4. Funktionen, Lambda, Arrays, Klassen, Objekte, Vererbung, Iteratoren
  5. Umfang, Module, Daten, JSON, RegEx, PIP
  6. Try / Except, Befehlseingabe, String-Formatierung
  7. Datei-Behandlung
  1. Tätigkeit

Tag 3

  1. Python und MySQL
  1. Erstellen von Database und Tabellen
  2. Manipulation von Database (Einfügen, Auswählen, Aktualisieren, Löschen, Where-Anweisung, Sortieren nach)
  3. Tabelle fallen lassen
  4. Begrenzen
  5. Tabellen verknüpfen
  6. Entfernen von Listenduplikaten
  7. Umkehrung einer Zeichenkette
  1. Data Visualization mit Python und MySQL
    1. Matplotlib verwenden (Grundlegendes Plotten)
    2. Wörterbücher und Pandas
    3. Logik, Kontrollfluss und Filterung
    4. Manipulation von Diagrammeigenschaften (Schriftart, Größe, Farbschema)
  2. Aktivität

Tag 4

  1. 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
  2. Aktivität

Tag 5

  1. Data Visualization mit Python und MySQL
    1. Gruppenarbeit: Erstellen einer Top Management Data Visualization Präsentation unter Verwendung von ITDI Local ULIMS Daten
    2. Präsentation des Outputs

Voraussetzungen

  • Verständnis der Datenstruktur.
  • Erfahrungen mit Programming.

Publikum

  • Programmierer
  • Datenwissenschaftler
  • Ingenieure
 35 Stunden

Teilnehmerzahl


Price per participant (excl. VAT)

Erfahrungsberichte (1)

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