Data Science mit Python - Seaborn, Matplotlib und Plotly
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- Ausführung
- Vor Ort, Online
- Startdatum und Ort
Data Science mit Python - Seaborn, Matplotlib und Plotly
Bewertung:
Startdaten und Startorte
computer Online: 20. Apr 2026 bis 21. Apr 2026 |
placeBerlin 20. Apr 2026 bis 21. Apr 2026 |
placeBremen 20. Apr 2026 bis 21. Apr 2026 |
placeDortmund 20. Apr 2026 bis 21. Apr 2026 |
placeDresden 20. Apr 2026 bis 21. Apr 2026 |
placeDüsseldorf 20. Apr 2026 bis 21. Apr 2026 |
placeErfurt 20. Apr 2026 bis 21. Apr 2026 |
placeEssen 20. Apr 2026 bis 21. Apr 2026 |
placeFrankfurt 20. Apr 2026 bis 21. Apr 2026 |
placeHamburg 20. Apr 2026 bis 21. Apr 2026 |
placeHannover 20. Apr 2026 bis 21. Apr 2026 |
placeJena 20. Apr 2026 bis 21. Apr 2026 |
placeKassel 20. Apr 2026 bis 21. Apr 2026 |
placeKoblenz 20. Apr 2026 bis 21. Apr 2026 |
placeKöln 20. Apr 2026 bis 21. Apr 2026 |
placeKrefeld 20. Apr 2026 bis 21. Apr 2026 |
placeLeipzig 20. Apr 2026 bis 21. Apr 2026 |
placeMünchen 20. Apr 2026 bis 21. Apr 2026 |
placeMünster 20. Apr 2026 bis 21. Apr 2026 |
placeNürnberg 20. Apr 2026 bis 21. Apr 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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