Wenn Sie Python in Data Science-Projekten anwenden möchten, gibt es spezifische Fähigkeiten und Tools, die Sie lernen sollten.
Python Grundlagen
Es ist wichtig, die Grundlagen von Python zu beherrschen. Dies beinhaltet die allgemeine Syntax, Datenstrukturen (Listen, Dictionaries, Sets, Tupel), Kontrollstrukturen und Funktionen.
Mathematik & Statistik
- Grundlagen der Statistik (Mittelwert, Median, Standardabweichung usw.)
- Wahrscheinlichkeitstheorie
- Lineare Algebra
Wichtige Python-Bibliotheken
- NumPy: Für numerische Berechnungen und Arbeit mit Arrays.
- Pandas: Datenmanipulation und -analyse. Arbeit mit DataFrames.
- Matplotlib und Seaborn: Datenvisualisierung.
- SciPy: Erweiterte mathematische Funktionen.
Datenbearbeitung und -reinigung
- Lernen, wie man unvollständige, inkonsistente oder fehlende Daten behandelt.
- Techniken zum Füllen von Datenlücken, Normalisieren und Skalieren von Daten.
Maschinelles Lernen
- Verständnis grundlegender Algorithmen (Regression, Klassifikation, Clustering).
- Überwachtes und unüberwachtes Lernen.
- Verwendung von Scikit-Learn für maschinelles Lernen.
- Für tiefe neuronale Netze können TensorFlow und PyTorch nützlich sein.
Datenbanken
- Grundlegende SQL-Kenntnisse.
- Arbeit mit relationalen Datenbanken und vielleicht auch NoSQL-Datenbanken.
Big Data Tools
Je nach Datenmenge und Projektanforderungen können Tools wie Spark (mit PySpark) relevant werden.
Fortgeschrittene Themen
- Zeitreihenanalyse: Arbeit mit zeitlichen Daten.
- Naturalsprachverarbeitung (NLP): Verarbeitung und Analyse von Textdaten, z.B. mit NLTK oder spaCy.
- Bildverarbeitung: Mit Bibliotheken wie OpenCV.
Autor
Michael Deinhard
Artikel erstellt: 10.11.2025
Artikel aktualisiert: 10.11.2025
