Beschreibung

In diesem kompakten Workshop lernen Teilnehmende, wie sie mit Python grundlegende Datenanalysen durchführen und aussagekräftige Visualisierungen erstellen können. Nach einem kurzen Überblick über gängige Bibliotheken wie pandas, matplotlib und seaborn, wird anhand praktischer Beispiele gezeigt, wie Datensätze eingelesen, bereinigt, analysiert und visualisiert werden. In diesem Kurs werden interaktive Jupyter-Notebooks verwendet, in denen die Teilnehmenden direkt mitarbeiten und ihr Wissen durch praktisches Ausprobieren festigen.

 

Inhalt

In dem Workshop werden unter anderem folgende Inhalte vermittelt:

• Datendarstellung und Manipulation in Python (pandas)

• Exploration der Daten mit Hilfe von klassischen Kennzahlen

• Plotting libraries (matplotlib, seaborn)

• Interpretation der Ergebnisse

 

Ziele

Nach Abschluss des Workshops können Teilnehmende:

• typische Datenquellen in Python laden und erste Einblicke gewinnen

• Daten gezielt bereinigen und auf Analysefragen vorbereiten

• zentrale statistische Kennzahlen berechnen und interpretieren

• mit matplotlib und seaborn visuell überzeugende Darstellungen erzeugen

• interaktive Arbeitsumgebungen wie Jupyter Notebooks effizient nutzen.

Der Workshop zielt darauf ab, die Teilnehmenden zu ermutigen, eigene Datensätze zu analysieren und erste Schritte in datengetriebenen Projekten selbstständig umzusetzen.

Der Workshop richtet sich an Einsteiger:innen in die Datenanalyse mit grundlegenden Vorkenntnissen in Python. Angesprochen sind insbesondere Fachkräfte aus Verwaltung, Wirtschaft, Forschung oder Technik, die Daten systematisch auswerten möchten, aber bisher wenig Erfahrung mit datenanalytischen Werkzeugen haben.

 

Voraussetzungen:

Grundlegende Kenntnisse in Python (z. B. Variablen, Schleifen, Funktionen)