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Lernpfad

Datenanalyst in Python

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Entwickle deine Fähigkeiten zur Datenanalyse in Python. Erwerbe die Fähigkeiten eines Datenanalysten, um Daten zu manipulieren, zu analysieren und zu visualisieren. Keine Erfahrung im Programmieren erforderlich!
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Beschreibung des Lernpfades

Datenanalyst in Python

Werde Datenanalyst mit Python

Starte deine Karriere in der Datenanalyse, indem du Python, die beliebteste Programmiersprache für Datenanalysen, beherrschst. In diesem Lernpfad lernst du, wie du Daten mit den leistungsstarken Bibliotheken von Python importieren, bereinigen, manipulieren und visualisieren kannst. Du brauchst keine Vorkenntnisse im Programmieren; wir führen dich von den Grundlagen bis zu fortgeschrittenen Datenanalysetechniken.

Grundlegende Datenanalyse-Fähigkeiten entwickeln

Durch praktische Übungen und Projekte aus der Praxis erwirbst du die grundlegenden Fähigkeiten, die jeder Datenanalyst braucht:
  • Bereinigen und Vorverarbeiten von Daten mit Pandas und NumPy
  • Erstelle überzeugende Visualisierungen mit Seaborn und Matplotlib
  • Explorative Datenanalyse durchführen, um Erkenntnisse zu gewinnen
  • Statistische Techniken wie Hypothesentests und Stichproben anwenden
  • Kombiniere Daten aus verschiedenen Quellen mit Hilfe von Joins und Merges

Arbeit mit realen Datensätzen

Übe deine Fähigkeiten an einer Vielzahl von Datensätzen, die die Herausforderungen widerspiegeln, mit denen Datenanalysten täglich konfrontiert sind. Du untersuchst Netflix-Filme, erforschst die Testergebnisse der öffentlichen Schulen in New York, analysierst die Kriminalitätsmuster in Los Angeles und vieles mehr. Diese Projekte stärken dein Selbstvertrauen, wenn es darum geht, reale Datenprobleme anzugehen und deine Ergebnisse effektiv zu kommunizieren.

Ein umfassendes Curriculum für angehende Datenanalysten

Dieser Lernpfad bietet einen umfassenden Lernpfad für angehende Datenanalysten. Du beginnst mit den Grundlagen der Python-Programmierung und arbeitest dich allmählich an fortgeschrittenere Datenbearbeitung und statistische Techniken heran. Die Kurse decken wichtige Bibliotheken wie Pandas, NumPy und Seaborn ab und stellen sicher, dass du ein abgerundetes Datenanalyse-Toolkit hast.

Warum Python für die Datenanalyse?

Python hat sich aufgrund seiner Einfachheit, Vielseitigkeit und seines leistungsstarken Ökosystems zur bevorzugten Sprache für Datenanalysen entwickelt. Die umfangreichen Bibliotheken machen es einfach, komplexe Datenmanipulationen durchzuführen, beeindruckende Visualisierungen zu erstellen und statistische Modelle anzuwenden. Die Popularität von Python bedeutet auch eine Fülle von Community-Ressourcen und eine starke Nachfrage nach Python-Kenntnissen auf dem Arbeitsmarkt.

Starte deine Data Analytics Karriere

Wenn du diesen Lernpfad absolvierst, bist du bereit:
  • Bewirb dich auf Einstiegspositionen als Datenanalyst
  • Beitrag zu datengesteuerten Projekten und Entscheidungen
  • Fortgeschrittene Themen in der Datenanalyse und Datenwissenschaft lernen
  • Kommuniziere Erkenntnisse effektiv sowohl an technische als auch an nicht-technische Zielgruppen
Ganz gleich, ob du eine neue Karriere in der Datenanalyse beginnen, deine derzeitigen Fähigkeiten erweitern oder deine Fähigkeit, datengestützte Entscheidungen zu treffen, verbessern möchtest, dieser Lernpfad wird dir die Grundlagen für deinen Erfolg vermitteln.

Voraussetzungen

Es gibt keine Voraussetzungen für diesen Track

  • Course

    1

    Einführung in Python

    Beherrsche die Grundlagen der Datenanalyse mit Python in nur vier Stunden. Online-Kurs mit Python-Paketen.

  • Project

    Bonus

    Investigating Netflix Movies

    Apply the foundational Python skills you learned in Introduction to Python and Intermediate Python by manipulating and visualizing movie data.

  • Course

    4

    Data Manipulation with pandas

    Lernen Sie, Daten zu importieren und zu bereinigen, Statistiken zu berechnen und Visualisierungen zu erstellen.

  • Course

    12

    Explorative Datenanalyse in Python

    Lernen Sie, Daten mit explorativer Datenanalyse (EDA) in Python zu erkunden, visualisieren und analysieren.

  • Project

    Bonus

    Analyzing Crime in Los Angeles

    Find out when and where crime is most likely to occur, along with the types of crimes commonly committed in LA.

  • Course

    15

    Hypothesentests in Python

    Lerne, wie und wann du gängige Hypothesentests wie t-Tests, Proportionstests und Chi-Quadrat-Tests in Python anwenden kannst.

Datenanalyst in Python
9 Kurse
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