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: 18. Jun 2026 bis 19. Jun 2026 |
placeBerlin 18. Jun 2026 bis 19. Jun 2026 |
placeBremen 18. Jun 2026 bis 19. Jun 2026 |
placeDortmund 18. Jun 2026 bis 19. Jun 2026 |
placeDresden 18. Jun 2026 bis 19. Jun 2026 |
placeDüsseldorf 18. Jun 2026 bis 19. Jun 2026 |
placeErfurt 18. Jun 2026 bis 19. Jun 2026 |
placeEssen 18. Jun 2026 bis 19. Jun 2026 |
placeFrankfurt 18. Jun 2026 bis 19. Jun 2026 |
placeHamburg 18. Jun 2026 bis 19. Jun 2026 |
placeHannover 18. Jun 2026 bis 19. Jun 2026 |
placeJena 18. Jun 2026 bis 19. Jun 2026 |
placeKassel 18. Jun 2026 bis 19. Jun 2026 |
placeKoblenz 18. Jun 2026 bis 19. Jun 2026 |
placeKöln 18. Jun 2026 bis 19. Jun 2026 |
placeKrefeld 18. Jun 2026 bis 19. Jun 2026 |
placeLeipzig 18. Jun 2026 bis 19. Jun 2026 |
placeMünchen 18. Jun 2026 bis 19. Jun 2026 |
placeMünster 18. Jun 2026 bis 19. Jun 2026 |
placeNürnberg 18. Jun 2026 bis 19. Jun 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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