Quería cambiar de carrera hacia el análisis de datos y este curso me dio una base sólida en Python, pandas y NumPy desde cero.
Python für die Datenanalyse: Grundlage für die berufliche Umschulung
Meistern Sie die Grundlagen von Python und wesentliche Bibliotheken zur Datenanalyse, um Ihre Karriere erfolgreich in das gefragte Feld der Datenanalyse zu verlagern.
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Über diesen Kurs
Der Übergang in eine neue Karriere in der Technologie kann sich ohne einen strukturierten Fahrplan überwältigend anfühlen. Dieser textbasierte Kurs wurde speziell für Quereinsteiger entwickelt, die eine starke, professionelle Grundlage in der Datenanalyse mithilfe von Python aufbauen möchten. Sie beginnen bei den absoluten Grundlagen und erlernen zentrale Programmierkonzepte, bevor Sie zu leistungsstarken Tools zur Datenmanipulation übergehen. Am Ende dieses Kurses verfügen Sie über die praktischen Fähigkeiten, die erforderlich sind, um reale Datensätze zu bereinigen, zu analysieren und zu interpretieren, was Sie auf Einstiegspositionen in der Datenanalyse vorbereitet.
Was Sie lernen werden: 1. Grundlegende Python-Syntax, Variablen und Kontrollstrukturen verstehen. 2. Moderne Datenstrukturen und Typ-Hinweise für sauberen, lesbaren Code anwenden. 3. Komplexe Datensätze mithilfe von Industriestandard-Bibliotheken wie pandas bereinigen und manipulieren. 4. Explorative Datenanalyse durchführen, um Trends und wichtige Erkenntnisse zu entdecken. 5. Klare, informative Datenvisualisierungen erstellen, um Ihre Ergebnisse zu kommunizieren. 6. Grundlegende statistische Konzepte implementieren, um datengesteuerte Entscheidungen zu treffen.
Die Reise beginnt mit wesentlicher Programmierterminologie und grundlegenden Python-Operationen. Von dort aus werden Sie durch geführte schriftliche Übungen und Code-Analysen voranschreiten, die reale Geschäftsszenarien simulieren. Dieser Kurs ist für absolute Anfänger und Quereinsteiger ohne vorherige Programmiererfahrung konzipiert. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen und machen Sie Ihren ersten Schritt in Richtung einer lohnenden neuen Karriere in der Datenanalyse.
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2 Std. 36 Min. praktische Inhalte
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Häufige Fragen
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