Kategorie: Einsteiger

Data Cleansing mit Python

Name: Data Cleansing mit Python
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399,99 €

Meistere die Kunst der Datenbereinigung mit Python!

In dieser Schulung lernst du, wie du Daten effizient bereinigst, standardisierst und optimierst, um präzisere Analysen und fundierte Entscheidungen zu ermöglichen. Mit leistungsstarken Python-Tools wie Pandas und PySpark wirst du fehlende Werte identifizieren, Duplikate entfernen und Datentypen harmonisieren.

Praxisorientierte Inhalte und ein Abschlussprojekt helfen dir, dein Wissen direkt anzuwenden. Nach erfolgreichem Abschluss erhältst du ein Zertifikat, das deine Fähigkeiten in der Datenbereinigung bestätigt.

Starte jetzt deine Reise zu sauberen und strukturierten Daten!

Willkommen zu unserer Online-Schulung “Data Cleansing mit Python – Saubere Daten für bessere Analysen”

Daten sind das Fundament jeder datengetriebenen Entscheidung. Doch nur qualitativ hochwertige Daten liefern zuverlässige Erkenntnisse. In dieser Schulung lernst du, wie du mit Python Daten effizient bereinigst, standardisierst und optimierst.

Warum ist dieses Thema relevant?

Datenqualität als Erfolgsfaktor: Fehlerhafte oder unvollständige Daten führen zu falschen Analysen und Entscheidungen.
Python als leistungsstarkes Tool: Mit Bibliotheken wie Pandas und PySpark lassen sich große Datenmengen effizient bereinigen.
Automatisierung von Bereinigungsprozessen: Wiederverwendbare Skripte sparen Zeit und minimieren Fehlerquellen.

Was erwartet dich in dieser Schulung?

Unsere Schulung ist modular aufgebaut, sodass du dein Wissen systematisch erweitern kannst:

Einführung in Data Cleansing: Bedeutung, Anwendungen und relevante Python-Tools.
Daten verstehen und analysieren: Explorative Datenanalyse mit Pandas, Umgang mit fehlenden Werten.
Umgang mit fehlenden Werten: Identifikation, Imputationstechniken und Bereinigungsstrategien.
Duplikate und Ausreißer behandeln: Erkennung, Bereinigung und Methoden zur Outlier-Analyse.
Datentypen und Formate standardisieren: Text-, Datums- und numerische Werte normieren.
Umgang mit kategorischen Daten: Konvertierung, Erstellung von Dummy-Variablen und Kodierungstechniken für maschinelles Lernen.
Zeitbasierte Daten bereinigen: Verarbeitung von Zeitreihen, Bereinigung von Zeitintervallen und Aggregationen.
Automatisierung von Bereinigungsprozessen: Wiederverwendbare Skripte, Einsatz von PySpark für große Datenmengen.
Praxisprojekt zur Datenbereinigung: Umsetzung erlernter Techniken in einem realistischen Datensatz.

Am Ende erwartet dich ein umfassender Abschlusstest, bei dem du dein Wissen praktisch anwenden und mit einem Zertifikat abschließen kannst.

Wer sollte teilnehmen?

Diese Schulung richtet sich an Data Analysts, Data Scientists, IT-Fachkräfte sowie alle, die ihre Fähigkeiten im Bereich der Datenbereinigung mit Python ausbauen möchten.

Wir freuen uns darauf, dich auf deiner Lernreise zu begleiten und dir das Rüstzeug für saubere, effiziente Datenanalysen zu vermitteln!