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SUMMARY;CHARSET=UTF-8:Python for Big Data
URL:https://www.sfg.at/e/datenanalyse-mit-python-workshop/
DESCRIPTION;CHARSET=UTF-8:\nEinsteiger-Workshop in die Datenanalyse mit gru
 ndlegenden Vorkenntnissen in Python \n\nIn diesem kompakten Workshop lerne
 n Teilnehmende\, wie sie mit Python grundlegende Datenanalysen durchfÃ¼hre
 n und aussagekrÃ¤ftige Visualisierungen erstellen kÃ¶nnen. Nach einem kurz
 en Ãœberblick Ã¼ber gÃ¤ngige Bibliotheken wie pandas\, matplotlib und seab
 orn\, wird anhand praktischer Beispiele gezeigt\, wie DatensÃ¤tze eingeles
 en\, bereinigt\, analysiert und visualisiert werden. In diesem Kurs werden
  interaktive Jupyter-Notebooks verwendet\, in denen die Teilnehmenden dire
 kt mitarbeiten und ihr Wissen durch praktisches Ausprobieren festigen.\n&n
 bsp\;\nInhalt\nIn dem Workshop werden unter anderem folgende Inhalte vermi
 ttelt:\nâ€¢ Datendarstellung und Manipulation in Python (pandas)\nâ€¢ Expl
 oration der Daten mit Hilfe von klassischen Kennzahlen\nâ€¢ Plotting libra
 ries (matplotlib\, seaborn)\nâ€¢ Interpretation der Ergebnisse\n&nbsp\;\nZ
 iele\nDer Workshop richtet sich an Einsteiger:innen in die Datenanalyse mi
 t grundlegenden Vorkenntnissen in Python. Angesprochen sind insbesondere F
 achkrÃ¤fte aus Verwaltung\, Wirtschaft\, Forschung oder Technik\, die Date
 n systematisch auswerten mÃ¶chten\, aber bisher wenig Erfahrung mit datena
 nalytischen Werkzeugen haben.\n&nbsp\;\nNach Abschluss des Workshops kÃ¶nn
 en Teilnehmende:\nâ€¢ typische Datenquellen in Python laden und erste Einb
 licke gewinnen\nâ€¢ Daten gezielt bereinigen und auf Analysefragen vorbere
 iten\nâ€¢ zentrale statistische Kennzahlen berechnen und interpretieren\nâ
 €¢ mit matplotlib und seaborn visuell Ã¼berzeugende Darstellungen erzeugen
 \nâ€¢ interaktive Arbeitsumgebungen wie Jupyter Notebooks effizient nutzen
 .\nDer Workshop zielt darauf ab\, die Teilnehmenden zu ermutigen\, eigene 
 DatensÃ¤tze zu analysieren und erste Schritte in datengetriebenen Projekte
 n selbststÃ¤ndig umzusetzen.\n&nbsp\;\nVoraussetzungen:\nGrundlegende Kenn
 tnisse in Python (z.â€¯B. Variablen\, Schleifen\, Funktionen)\n
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