Data Science mit Python - Seaborn, Matplotlib und Plotly
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Data Science mit Python - Seaborn, Matplotlib und Plotly
Bewertung:
Startdaten und Startorte
computer Online: 26. Feb 2026 bis 27. Feb 2026 |
placeBerlin 26. Feb 2026 bis 27. Feb 2026 |
placeBremen 26. Feb 2026 bis 27. Feb 2026 |
placeDortmund 26. Feb 2026 bis 27. Feb 2026 |
placeDresden 26. Feb 2026 bis 27. Feb 2026 |
placeDüsseldorf 26. Feb 2026 bis 27. Feb 2026 |
placeErfurt 26. Feb 2026 bis 27. Feb 2026 |
placeEssen 26. Feb 2026 bis 27. Feb 2026 |
placeFrankfurt 26. Feb 2026 bis 27. Feb 2026 |
placeHamburg 26. Feb 2026 bis 27. Feb 2026 |
placeHannover 26. Feb 2026 bis 27. Feb 2026 |
placeJena 26. Feb 2026 bis 27. Feb 2026 |
placeKassel 26. Feb 2026 bis 27. Feb 2026 |
placeKoblenz 26. Feb 2026 bis 27. Feb 2026 |
placeKöln 26. Feb 2026 bis 27. Feb 2026 |
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placeLeipzig 26. Feb 2026 bis 27. Feb 2026 |
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placeMünster 26. Feb 2026 bis 27. Feb 2026 |
placeNürnberg 26. Feb 2026 bis 27. Feb 2026 |
Beschreibung
Dieses Seminar zeigt, wie Sie mit Python Daten untersuchen und visualisieren. Sie nutzen Pandas, NumPy und Plotly für saubere Analysen und aussagekräftige Darstellungen.Zudem lernen Sie, wie Sie Features entwickeln, statistisch auswerten und Daten für weitere Analysen aufbereiten. Der Kurs bietet einen praktischen Einstieg in datengetriebene Prozesse, die Sie in Ihrem Arbeitsalltag anwenden können.
Hinweis:
Dieses Seminar ist ein Angebot der PC-COLLEGE Gruppe.
Inhalt:
- Datenanalyse mit Pandas und NumPy
- - Daten einlesen, filtern und gruppieren
- - Statistische Kennzahlen und Verteilungen
- Explorative Datenanalyse
- - Zusammenhänge erkennen
- - Ausreißer und Lücken identifizieren
- Feature Engineer…
Frequently asked questions
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Dieses Seminar zeigt, wie Sie mit Python Daten untersuchen und
visualisieren. Sie nutzen Pandas, NumPy und Plotly für saubere
Analysen und aussagekräftige Darstellungen.
Zudem lernen Sie, wie Sie Features entwickeln, statistisch auswerten und Daten für weitere Analysen aufbereiten. Der Kurs bietet einen praktischen Einstieg in datengetriebene Prozesse, die Sie in Ihrem Arbeitsalltag anwenden können.
Hinweis:
Dieses Seminar ist ein Angebot der PC-COLLEGE Gruppe.
Inhalt:
Zudem lernen Sie, wie Sie Features entwickeln, statistisch auswerten und Daten für weitere Analysen aufbereiten. Der Kurs bietet einen praktischen Einstieg in datengetriebene Prozesse, die Sie in Ihrem Arbeitsalltag anwenden können.
Hinweis:
Dieses Seminar ist ein Angebot der PC-COLLEGE Gruppe.
Inhalt:
- Datenanalyse mit Pandas und NumPy
- - Daten einlesen, filtern und gruppieren
- - Statistische Kennzahlen und Verteilungen
- Explorative Datenanalyse
- - Zusammenhänge erkennen
- - Ausreißer und Lücken identifizieren
- Feature Engineering
- - Neue Variablen erzeugen
- - Skalierung und Transformation
- Visualisierungstechniken
- - Balken-, Linien- und Streudiagramme
- - Heatmaps und Histogramme
- Arbeiten mit Matplotlib, Seaborn und Plotly
- - Statische vs. interaktive Visualisierungen
- - Gestaltung und Export von Grafiken
- - Eigene Visualisierungen erstellen
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