Kurs
Einführung in Python
4 Std.
7M
Python gilt als die vielseitigste Programmiersprache und ist für Menschen mit ganz unterschiedlichen Bildungs- und Berufshintergründen geeignet. Ob Datenwissenschaftler, Web- oder Softwareentwickler oder einfach nur Technikbegeisterte—Python meistert die unterschiedlichsten Aufgaben.
Als populäre Allzwecksprache wird Python von vielen Unternehmen eingesetzt, darunter NASA, Spotify, Google und JP Morgan. Seine Vielseitigkeit, Open-Source-Natur und Einfachheit machen den Einstieg für alle leicht. Wenn du neugierig bist, was du mit soliden Python-Kenntnissen alles umsetzen kannst, werfen wir hier einen genaueren Blick auf mögliche Projekte.
Was kannst du mit Python für Data Science erreichen?
1. Aussagekräftige, individuelle Visualisierungen und Dashboards bauen
Zu den einfachsten und zugleich wirkungsvollsten Werkzeugen in Python zählen die Bibliotheken für Datenvisualisierung und Dashboards. Python erweitert die Möglichkeiten der Datenvisualisierung enorm. Bibliotheken wie matplotlib, seaborn und plotly geben dir die Power, robuste, komplexe und hochgradig anpassbare Visualisierungen zu erstellen, die jede Präsentation hervorstechen lassen. Beherrschst du außerdem das Paket Dash, kannst du ohne Zusatzkosten reichhaltige Dashboard-Webanwendungen erstellen, bereitstellen und mit Kolleginnen und Kollegen teilen.
So startest du
- Kurs: Introduction to Data Visualization with Seaborn
- Kurs: Introduction to Data Visualization with Matplotlib
- Kurs: Introduction to Data Visualization with Plotly in Python
- Kurs: Building Dashboards with Dash and Plotly
- Lernpfad: Data Visualization with Python
2. Wiederkehrende Datenaufbereitungen automatisieren
Viele datenbezogene Aufgaben bestehen aus einer Reihe wiederholter Schritte, die täglich oder wöchentlich anfallen. Ein gutes Beispiel ist die Supply-Chain-Planung, bei der Analysten wöchentliche Prognosen erstellen, indem sie mehrere Schritte der Datenmanipulation und einfache Forecasting-Techniken anwenden.
Mit Python kannst du Skripte schreiben, die sich mit etwas Command-Line-Wissen automatisch ausführen und einplanen lassen. Mithilfe von Funktionen speicherst du komplexe Datenmanipulationen und passt sie bei Bedarf leicht an, statt Analysen jedes Mal von Grund auf neu zu bauen.
So startest du
- Kurs: Writing Functions in Python
- Kurs: Data Manipulation with pandas
- Kurs: Software Engineering for Data Scientists in Python
- Karrierepfad: Python Programmer
3. Finanzanalysen beschleunigen
Python zählt zu den am weitesten verbreiteten Tools in Finance und Fintech. Fachleute weltweit nutzen Python für Aufgaben wie Portfolioanalyse, quantitatives Risikomanagement, Kreditrisikomodelle, Forecasting und mehr.
Die leistungsstarken Python-Pakete für Finance bieten eine ganze Suite an Werkzeugen, um diese und weitere Probleme anzugehen. Kombinierst du Automatisierung mit Finanzaufgaben, beschleunigst du jeden Analyse-Workflow spürbar.
So startest du
- Kurs: Introduction to Portfolio Risk Management in Python
- Kurs: Quantitative Risk Management in Python
- Kurs: Credit Risk Modeling in Python
- Lernpfad: Applied Finance in Python
4. Intelligente Anwendungen mit Machine Learning entwickeln
Eine der größten Stärken von Python sind die umfangreichen Machine-Learning-Pakete. Scikit-learn ist der Branchenstandard und wird von den meisten Data Scientists eingesetzt. Wenn du scikit-learn und Machine Learning beherrschst, kannst du prädiktive Modelle bauen—von Churn-Prognosen bis zu Film-Empfehlungssystemen und mehr.
Darüber hinaus treiben Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow, Keras und PyTorch beeindruckende Anwendungen an—von selbstfahrenden Autos über intelligente Chatbots bis zu weiteren kognitiven Use Cases.
So startest du
Python gilt als die vielseitigste Programmiersprache und ist für Menschen mit ganz unterschiedlichen Bildungs- und Berufshintergründen geeignet. Ob du Datenwissenschaftler, Web- oder Softwareentwickler bist oder einfach nur Technik begeistert—Python kann die unterschiedlichsten Aufgaben bewältigen.
Als populäre Allzwecksprache wird Python von vielen Unternehmen eingesetzt, darunter NASA, Spotify, Google und JP Morgan. Seine Vielseitigkeit, Open-Source-Natur und Einfachheit machen den Einstieg für alle leicht. Wenn du neugierig bist, was du mit soliden Python-Kenntnissen alles umsetzen kannst, werfen wir hier einen genaueren Blick auf mögliche Projekte.
Was kannst du mit Python für Data Science erreichen?
1. Aussagekräftige, individuelle Visualisierungen und Dashboards bauen
Zu den einfachsten und zugleich wirkungsvollsten Werkzeugen in Python zählen die Bibliotheken für Datenvisualisierung und Dashboards. Python erweitert die Möglichkeiten der Datenvisualisierung enorm. Bibliotheken wie matplotlib, seaborn und plotly geben dir die Power, robuste, komplexe und hochgradig anpassbare Visualisierungen zu erstellen, die jede Präsentation hervorstechen lassen. Beherrschst du außerdem das Paket Dash, kannst du ohne Zusatzkosten reichhaltige Dashboard-Webanwendungen erstellen, bereitstellen und mit Kolleginnen und Kollegen teilen.
So startest du
- Kurs: Introduction to Data Visualization with Seaborn
- Kurs: Introduction to Data Visualization with Matplotlib
- Kurs: Introduction to Data Visualization with Plotly in Python
- Kurs: Building Dashboards with Dash and Plotly
- Lernpfad: Data Visualization with Python
2. Wiederkehrende Datenaufbereitungen automatisieren
Viele datenbezogene Aufgaben bestehen aus einer Reihe wiederholter Schritte, die täglich oder wöchentlich anfallen. Ein gutes Beispiel ist die Supply-Chain-Planung, bei der Analysten wöchentliche Prognosen erstellen, indem sie mehrere Schritte der Datenmanipulation und einfache Forecasting-Techniken anwenden.
Mit Python kannst du Skripte schreiben, die sich mit etwas Command-Line-Wissen automatisch ausführen und einplanen lassen. Mithilfe von Funktionen speicherst du komplexe Datenmanipulationen und passt sie bei Bedarf leicht an, statt Analysen jedes Mal von Grund auf neu zu bauen.
So startest du
- Kurs: Writing Functions in Python
- Kurs: Data Manipulation with pandas
- Kurs: Software Engineering for Data Scientists in Python
- Karrierepfad: Python Programmer
3. Finanzanalysen beschleunigen
Python zählt zu den am weitesten verbreiteten Tools in Finance und Fintech. Fachleute weltweit nutzen Python für Aufgaben wie Portfolioanalyse, quantitatives Risikomanagement, Kreditrisikomodelle, Forecasting und mehr.
Die leistungsstarken Python-Pakete für Finance bieten eine ganze Suite an Werkzeugen, um diese und weitere Probleme anzugehen. Kombinierst du Automatisierung mit Finanzaufgaben, beschleunigst du jeden Analyse-Workflow spürbar.
So startest du
- Kurs: Introduction to Portfolio Risk Management in Python
- Kurs: Quantitative Risk Management in Python
- Kurs: Credit Risk Modeling in Python
- Lernpfad: Applied Finance in Python
4. Intelligente Anwendungen mit Machine Learning entwickeln
Eine der größten Stärken von Python sind die umfangreichen Machine-Learning-Pakete. Scikit-learn ist der Branchenstandard und wird von den meisten Data Scientists eingesetzt. Wenn du scikit-learn und Machine Learning beherrschst, kannst du prädiktive Modelle bauen—von Churn-Prognosen bis zu Film-Empfehlungssystemen und mehr.
Darüber hinaus treiben Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow, Keras und PyTorch beeindruckende Anwendungen an—von selbstfahrenden Autos über intelligente Chatbots bis zu weiteren kognitiven Use Cases.
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