In diesem zweitägigen Kurs lernen Sie, Daten mit Python zu analysieren und zu visualisieren. Der Kurs kombiniert traditionelle Programmiertechniken mit der Nutzung von Chatbots (ChatGPT).
Im Unterschied zu traditionellen Programmierkursen integriert dieser Kurs KI-Methoden. Sie lernen praxisorientiert sowohl die Grundlagen der Programmierung kennen als auch, wie Sie effizient mit Code-Snippets arbeiten und die Möglichkeiten von Chatbots am Beispiel von ChatGPT lösungsorientiert nutzen.
Dieser Kurs vermittelt Ihnen die Fähigkeiten, Daten mit Python zu bereinigen, zu analysieren, zu visualisieren und zu interpretieren.
ZielgruppeInteressierte, die viel mit Datenanalysen zu tun haben und bereits über erste Erfahrungen in Python verfügen.
Voraussetzungen
- Python-Basiskenntnisse etwa im Umfang unseres Python 101 KI-Kurses
- Installation von Webex Meetings
- ein lokal installiertes GIMP (Bildbearbeitung)
- einen (kostenfreien) Account bei GitHub oder alternativ Python und VS-Code auf Ihrem Rechner
- ein zum Kurszeitpunkt aktuelles MS-Windows-Excel (Mac Excel ist nicht ausreichend)
- Headset (Mikrofon und Kopfhörer)
- Administratorenrechte und eine stabile Internetverbindung auf dem Computer
- einfache Englischkenntnisse zum Lesen von Hilfetexten
- Optional: Einen kostenpflichtigen ChatGPT-Account
Ziele
- Verständnis grundlegender Begriffe und Techniken der Datenanalyse mit Python
- Fähigkeit zur Datenbereinigung und -manipulation mit Pandas
- Berechnung und Interpretation statistischer Kennzahlen mit NumPy
- Erstellung einfacher Diagramme und datenschutzkonforme Visualisierung von Studiendaten
- vertiefte Kenntnisse in der Analyse komplexer Datenstrukturen, Nutzung von Pivot-Tabellen und fortgeschrittenen Visualisierungen
- Anwendung von Clustering-Algorithmen und Grundlagen des maschinellen Lernens
- Entwicklung interaktiver Dashboard-Anwendungen mit Plotly Dash
- Kompetenzen in der Analyse und Visualisierung von Forschungs- und Umfragedaten
Inhalte
- Grundlagen der Datenanalyse mit Python: Einführung in Datenanalyse-Konzepte mit Pandas, NumPy und Matplotlib
- Datenbereinigung und Manipulation: Einlesen und Bereinigen von Daten aus CSV-Dateien, Umgang mit Umfragedaten und Studienverlaufsdaten
- statistische Auswertungen: Berechnung von Kennzahlen, Analyse von Zufriedenheitsdaten
- Einführung in Visualisierungen: Erstellung einfacher Diagramme und datenschutzkonforme Visualisierung von Studienverlaufsdaten
- Vertiefung der Datenanalyse und -visualisierung: Nutzung von Pivot-Tabellen, erweiterte Visualisierungen mit Seaborn und Plotly
- erweiterte Datenbearbeitung: Erstellung und Analyse von Heatmaps, Pivot-Tabellen und komplexen Datensätzen
- projektorientiertes Lernen: Anwendung von Clustering-Algorithmen und maschinellem Lernen, interaktive Dashboards mit Plotly Dash
- praktische Anwendung: Erstellung eines interaktiven Dashboards zur Visualisierung und Analyse von Studierenden- und Forschungsdaten
Methoden
Vortrag, F&A, Demonstrationen, Übungen
Hinweise
Der Kurs findet hybrid statt – Sie können online oder in Präsenz teilnehmen.
Bitte stellen Sie sicher, dass Python korrekt installiert ist (wichtig: Setzen Sie das Häkchen bei "Add Python to PATH"). Der Kurs verwendet die aktuellsten Versionen von Python und Visual Studio Code.
