Nach Abschluss dieses Kurses sind die Teilnehmer in der Lage, Datensätze mit NumPy und Pandas zu analysieren, effiziente numerische Operationen durchzuführen, Daten umzuformen und zu bereinigen, mit fehlenden Werten umzugehen und End-to-End-Workflows für die Datenanalyse auf reale Datensätze anzuwenden. Der Kurs beginnt mit den Grundlagen von NumPy und konzentriert sich auf Array-Strukturen, Speicheroptimierung und statistische Operationen. Anschließend wird Pandas vorgestellt, das die Lernenden durch die Erstellung von DataFrames, die Durchführung von Joins, Pivots und Unpivots sowie die Untersuchung, Sortierung und Bereinigung von Daten führt. Schließlich werden die Lernenden zu praktischen Anwendungen übergehen und Aggregations-, Filter- und bedingte Operationen beherrschen, bevor sie diese Fähigkeiten auf reale Projekte wie den Wein-Datensatz anwenden. Was diesen Kurs einzigartig macht, ist der schrittweise Übergang von grundlegenden numerischen Berechnungskonzepten zu angewandten Datenanalyse-Projekten, wodurch sichergestellt wird, dass die Lernenden nicht nur die Theorie verstehen, sondern auch praktische Erfahrungen sammeln. Ganz gleich, ob Sie als Anfänger Ihre Grundlagen vertiefen oder als Profi Ihre Effizienz bei der Datenanalyse verbessern möchten, dieser Kurs vermittelt Ihnen die notwendigen Fähigkeiten, um mit NumPy und Pandas Rohdaten in verwertbare Erkenntnisse umzuwandeln.