Dieser Kurs ist ideal für Datenanalysten, Geschäftsleute und alle, die ihre Python-Kenntnisse mit Pandas verbessern möchten. Die Teilnehmer werden tief in Pandas eintauchen, um Fachkenntnisse in der Datenmanipulation, -bereinigung und -analyse zu erlangen und Rohdaten in verwertbare Erkenntnisse zu verwandeln.

Python ist der Goliath hinter den Giganten. Google, die NASA, Netflix - sie alle nutzen die Leistungsfähigkeit von Python für Webentwicklung, Datenverarbeitung, KI und mehr. Und Python ist nicht nur beliebt, es ist ein Kraftpaket. Als die am schnellsten wachsende Programmiersprache hat sie dank ihrer Einfachheit und Vielseitigkeit bereits 28,3 % der Entwicklergemeinde erobert. Die Lernenden werden mit einem realen Datensatz arbeiten und die Kundendaten eines Burger-Restaurants, seine Verkaufsdaten und demografischen Daten analysieren. Dieser praktische Ansatz stellt sicher, dass die Lernenden in der Lage sind, komplexe Datenanalyseaufgaben zu bewältigen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und ihre Ergebnisse effektiv zu kommunizieren. Dieser Kurs richtet sich an Fachkräfte für Datenanalyse, Business-Analysten und Python-Programmierer, die ihre Fähigkeiten in der Datenanalyse erweitern möchten. Er ist ideal für Fachleute, die regelmäßig mit Daten arbeiten, Berichte erstellen und Erkenntnisse liefern, die Geschäftsentscheidungen unterstützen. Die Teilnehmer sollten ein starkes Interesse daran haben, Python zu nutzen, um ihre analytischen Fähigkeiten zu erweitern und ihre datengesteuerten Entscheidungsfindungen zu verbessern. Die Teilnehmer sollten über Grundkenntnisse in Python verfügen, da der Kurs die Konstruktion und Manipulation von Datenstrukturen mithilfe von Python-Bibliotheken beinhaltet. Darüber hinaus ist ein Verständnis grundlegender statistischer Konzepte erforderlich, darunter Maße der zentralen Tendenz und Variation, Normalverteilung und Korrelation. Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein, Datenstrukturen mit Pandas zu konstruieren und zu manipulieren, Datensätze zu analysieren und zu visualisieren, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen, und fortgeschrittene Datenanalysetechniken wie Zeitreihenanalyse und Datenaggregation zu bewerten und anzuwenden. Dies wird sie in die Lage versetzen, komplexe Datenanalyseaufgaben zu bewältigen und fundierte, datengesteuerte Entscheidungen in ihrer beruflichen Rolle zu treffen.