Moderne Datenanalyse mit Python

Moderne Datenanalyse mit Python

Neben Minitab® und R bieten wir Ihnen eine Python Schulung an. Als universelle Programmiersprache ist es einfach, übersichtlich und im Bereich der IT weit verbreitet. Im Gegensatz zu anderen Statistiksystemen können Sie bei Python auf Grund der Bekanntheit auf breitere Unterstützung bauen.

Unser 2-tägiger Kurs bietet Ihnen eine Einführung in der Verwendung von Python mit dem Ziel Daten vorzubereiten, zu visualisieren und Modelle entsprechend den Schritten 1-3 in CRISP_DM zu bauen. Der Fokus liegt auf der Vorbereitung und Visualisierung von Daten um neue Hypothesen und Einsichten zu gewinnen.

Da wir neben einem theoretischen Teil auch praktische Übungen durchführen wollen, bringen Sie bitte ein Laptop zum Training mit. Die Software werden wir im Kurs gemeinsam installieren.

Inhalte

  • CRISP_DM Standard für Datenanalyse
  • Kurze Einführung in Python
  • Visualisierung der Daten mit Python
  • Vorbereitung der Daten mit Pandas
  • Modellbau
  • Übung

Ziele des Trainings

  • Grundlagen der Datenanalyse verstehen
  • Python Basics lernen
  • Präsentationsreife Graphiken erstellen
  • Datensätze schnell und effizient vorbereiten
  • Praktische Erfahrungen sammeln

Zielgruppe

  • Analysten und Statistiker, die Python kennenlernen wollen
  • Teilnehmer aus Six Sigma oder Lean Trainings mit Interesse an praktischer Datenanalyse

Voraussetzungen

  • Erfahrung mit einer beliebigen Programmiersprache
  • Kein statistisches Vorwissen notwendig
  • Notebook notwendig

Dauer und Preis

2 Tage / €1.290,- zzgl. Mwst.

Termine

München

Berlin

Kursnummer

MDA1901

MDA1902

Wann

18.-19.03.2019

16.-17.09.2019

Kursnummer

HDA1901

HDA1902

Wann

23.-24.04.2019

09.-10.09.2019

Frankfurt

Kursnummer

FDA1901

FDA1902

Wann

08.-09.07.2019

25.-26.11.2019

Termine

München

Kursnummer | Wann

MDA1901 | 18.-19.03.2019

MDA1902 | 16.-17.09.2019

Berlin

Kursnummer | Wann

HDA1901 | 23.-24.04.2019

HDA1902 | 09.-10.09.2019

Frankfurt

Kursnummer | Wann

FDA1901 | 08.-09.07.2019

FDA1902 | 25.-26.11.2019