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Data Science - Grundlagen

Seminardauer: 2 Tage

Ziele der Schulung

In dieser 2-tägigen Schulung "Data Science - Grundlagen" lernen Sie die grundlegenden Konzepte und Prozesse von Data Science kennen. Sie erhalten ein grundlegendes Verständnis für die verschiedenen Datenarten und -quellen, Techniken der Datenaufbereitung und -bereinigung sowie erste Schritte in der explorativen Datenanalyse (EDA). Darüber hinaus werden Sie in die Grundlagen der Datenvisualisierung und des Storytellings eingeführt, um Erkenntnisse effektiv kommunizieren zu können.

Zielgruppe Seminar

  • Berufseinsteiger und Fachkräfte, die erste Schritte in Data Science machen möchten
  • Fachleute aus verschiedenen Bereichen (z.B. Business, Marketing, Ingenieurwesen), die Datenanalyse in ihrem Arbeitsbereich einsetzen möchten

Voraussetzungen

Lernmethodik

Die Schulung bietet Ihnen eine ausgewogene Mischung aus Theorie und Praxis in einer erstklassigen Lernumgebung. Profitieren Sie vom direkten Austausch mit unseren projekterfahrenen Trainern und anderen Teilnehmern, um Ihren Lernerfolg zu maximieren.

Seminarinhalt

Einführung in Data Science

  • Was ist Data Science? Definition und Bedeutung
  • Der Data Science Prozess: Problemdefinition, Datenbeschaffung, Datenaufbereitung, Modellierung, Evaluation
  • Überblick über Anwendungen und Branchen

Datenarten und Datenquellen

  • Strukturierte vs. unstrukturierte Daten
  • Typische Datenformate: CSV, JSON, Datenbanken
  • Datenquellen: Interne Daten, öffentliche Datensätze, APIs

Datenaufbereitung und Bereinigung

  • Datenqualität: Definition und Bedeutung
  • Techniken zur Datenbereinigung: Umgang mit fehlenden Werten, Entfernen von Duplikaten, Identifikation von Ausreißern
  • Datenumwandlung: Normalisierung, Skalierung, Kategorisierung

Praktische Übung: Datenaufbereitung

  • Beispiel-Datensatz: Teilnehmer bearbeiten einen Datensatz und bereinigen ihn unter Anleitung

Explorative Datenanalyse (EDA)

  • Deskriptive Statistiken: Mittelwert, Median, Modus, Varianz, Standardabweichung
  • Identifikation von Mustern, Trends und Anomalien
  • Nutzung von Pivot-Tabellen

Datenvisualisierung

  • Grundprinzipien der Datenvisualisierung
  • Einführung in verschiedene Visualisierungstools und -techniken: Histogramme, Boxplots, Scatterplots
  • Storytelling mit Daten: Wie man Erkenntnisse wirkungsvoll kommuniziert

Praktische Übung: Explorative Datenanalyse und Visualisierung

  • Durchführung einer EDA mit einem vorgegebenen Datensatz
  • Erstellung von Visualisierungen zur Darstellung der Analyseergebnisse

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