Kurs-ID: EKI_20344
Kurs Datenvisualisierung / Dashboards in Python
Data Scientist Weiterbildung: Lernen Sie, wie Sie schnell und effektiv Ihre Daten und Ergebnisse mit Python visualisieren und mit anderen teilen
Der zweitägige Kurs in Python für Datenvisualisierung / Dashboards in Python erklärt die notwendigen Grundlagen für die Visualisierung von Daten und Ergebnissen in Python sowie das Teilen dieser Visualisierungen. Nach einer Einführung in die Grundlagen der Visualisierung in Python und einem Überblick über verschiedene Visualisierungsbibliotheken konzentriert sich dieser Kurs auf die praktischen Umsetzung von Visualisierungen in Python mit den plotly-Paketen. Als Datengrundlagen dienen pandas Dataframes. In der Visualisierung werden verschiedene Variablenarten und ihr Zusammenspiel sowie Beispiele von Zeitreihen- und Geodaten herangezogen. So sind Teilnehmer auf breite Anwendungsfälle vorbereitet. Gern können die Teilnehmer auch eigene Datenbeispiele mitbringen.
Ein Fokus dieses Kurses liegt darauf, die Teilnehmer zu befähigen, ihre Visualisierungen schnell und einfach zu erstellen und mit anderen teilen zu können. Nach der Umsetzung einfacher sowie interaktiver Grafiken in Jupyter Notebooks, lernen die Teilnehmer das Exportieren der Visualisierungen, die Grundlagen der Reporterstellung in Jupyter Notebooks, sowie die Umwandlung der Notebookzellen in Präsentationsfolien (mit dem RISE Plugin). Zudem können die Teilnehmer nach dem Kurs mithilfe der Bibliotheken ipywidgets und voila einfache interaktive Dashboards aus ihren Visualisierungen erstellen. Mit dem streamlit Paket können sie außerdem ihre Grafiken in einfache interaktive Python-Webapplikationen (die sie in der Entwicklungsumgebung spyder erstellen) einbinden.
Was lernen Sie in der Datenvisualisierungs Weiterbildung?
Nach diesem Kurs können die Teilnehmer selbstständig Streu-, Linien-, Balken– und Boxdiagramme erstellen und anpassen (Unterplots, Achsen, Beschriftungen, Häkchen, Größen, Farben, Legenden, Beschriftungen, Stile). Sie haben Visualisierungsbeispiele für Zeitreihen- und Geodaten gesehen. Zudem kennen Sie die Grundlagen von Bibliotheken, Syntax, und Dokumentationen, um bei Bedarf viele weitere Arten von Visualisierungen in Python umzusetzen.
Die Teilnehmer haben gelernt diese Plots in Jupyter Notebooks und der Entwicklungsumgebung spyder zu erstellen und können sie so auf vielfältige Weise mit anderen teilen: Als Report in Ergänzung zu Text und Formeln, als exportierte Bilddatei, als interaktiver Foliensatz, in interaktiven Dashboards und einfachen interaktiven Webapplikationen.
Dieses Training findet in Kooperation mit Enable AI statt.
Termin buchenSeminarinhalte
- Grundlagen Visualisierung in matplotlib
- Überblick über Visualisierungsbibliotheken in Python
- Interaktive Visualisierungen in plotly
- Interaktive Widgets mit ipywidgets
- Visualisierung von Daten in Dataframes
- Visualisierung von Zeitreihen
- Streudiagramme, Liniendiagramme, Balkendiagramme,
- Boxdiagramme
- Visualisierungen anpassen (Unterplots, Achsen, Beschriftungen, Häkchen, Größen, Farben, Legenden, Beschriftungen, Stile)
- Visualisierungen teilen (Reports in Jupyter Notebook, Grafiken exportieren, Rise Folien)
- Dashboards erstellen (Voila Dashboards, Streamlit Apps)
Kursthemen
Das Training Datenvisualisierung / Dashboards in Python ist folgendem Thema zugeordnet:
Zielgruppe
Der Kurs “Datenvisualisierung / Dashboards in Python” ist ideal für Teilnehmer, die die Anwendung von Python erlernen möchten, um Daten und Ergebnisse zu visualisen und diese so für die Kommunikation mit Arbeitskollegen, Vorgesetzten oder Kunden nutzen zu können.
Voraussetzungen
Für den Kurs “Datenvisualisierung / Dashboards in Python” benötigen Sie keine Vorkenntnisse in Python. Jedoch sollten Sie über Grundkenntnisse in einer anderen Programmiersprache besitzen, damit bekannt ist, was eine Variable, eine Funktion bzw. eine for-Schleife ist.
Das Seminar beinhaltet Visualisierungen, welche auf statistischen Verfahren aufbauen, wodurch grundlegende Kenntnisse der Statistik notwendig sind. Begriffe wie Mittelwert, Median, Standardabweichung oder Quartil sollten Ihnen bekannt sein.
Die Teilnehmer der Schulung sollten Vorerfahrung mit dem Umgang von Daten haben, z.B. in Excel oder einer BI-Software, damit die Wahl sinnvoller Visualisierungsmöglichkeiten basierend auf inhaltlichen Fragestellungen richtig gewählt werden können.
Unterrichtssprache ist Deutsch (bei genügend Teilnehmern kann auch eine englische Version dieses Kurses angeboten werden). Die Folien sind auf Englisch, da Python und die Dokumentation der Pakete sowie Fachbegriffe Englisch sind. Ein fachlicher englischer Text sollte daher verstanden werden, um der Schulung folgen zu können.
Dauer und Zeiten
2 Kurstage
Verwandte Seminare
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- Data Science Kurs Python
- Data Scientist Fortbildung - Bootcamp in Python
- Deep Learning, Neuronale Netze mit Python
- Einführung in Data Science und Machine Learning mit Python
- KI Bilderkennung in Python - Deep Learning mit Keras
- Machine Learning Kurs mit Python & scikit learn
Termine
Kurspreis für offene Schulungen
1200,00 € zzgl. 19% MwSt. (1428,00 € inkl. 19% MwSt.)
Hinweis
- Die Teilnehmer benötigen für die Übungsaufgaben Laptops. Wir empfehlen, Ihren eigenen Laptop mit der vorab installierten Software mitzubringen. Eine genaue Installationsanleitung für die Software wird Ihnen vor dem Seminar per E-mail zugesandt. Auf Anfrage stellen wir auch Schulungslaptops zur Verfügung.
- Bitte prüfen Sie, ob Ihr Firmenlaptop Zugangsbeschränkungen im Internet hat. Die digitalen Unterlagen (Skript, Code, Dateien) werden im Seminar online zum Download zur Verfügung gestellt. Sie erhalten vor dem Seminar per E-Mail den Link zu einer Testdatei zum Download, um dies überprüfen zu können.
- Sie sollten sich in firmenfremde WLAN-Netze registrieren können.
- Als Backup Lösung ist es möglich, dass der USB Port bei Ihrem Laptop freigeschalten ist, um damit verwendete Dateien oder sonstige Unterlagen übertragen zu können.
- Im Seminar wird das Betriebssystem Windows verwendet. Der Umgang mit Ihrem verwendeten Betriebssystem und Laptop sollte bekannt sein. Insbesondere sollten Sie ohne Schwierigkeiten Sonderzeichen auf der Tastatur finden (insbesondere bei Apple Geräten werden auf manchen Tastaturen nicht immer runde, eckige bzw. geschweifte Klammern dargestellt).