Datenvisualisierung / Dashboards in Python

Data Scientist Weiterbildung: Lernen Sie, wie Sie schnell und effektiv Ihre Daten und Ergebnisse mit Python visualisieren und mit anderen teilen

(*) zzgl. MwSt    (**) inkl. MwSt
Termin (2 Tage)
Ort
Belegung
Preise

04.10.21 –
05.10.21

Live-Online
Zoom Meeting
1.050,00  (*)
1.249,50 € (**)
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Schulung auf einen Blick

Über die Schulung

Über den Datenvisualisierungs Kurs

Schulung auf einen Blick

Bildungsschecks

Bildungsscheck Nordrhein Westfalen
Bildungsprämie
Wir akzeptieren den Bildungsscheck NRW und die Bildungsprämie.

Der zweitägige Kurs in Python für Datenvisualisierung / Dashboards in Python erklärt die notwendigen Grundlagen für die Visualisierung von Daten und Ergebnissen in Python sowie das Teilen dieser Visualisierungen. Nach einer Einführung in die Grundlagen der Visualisierung in Python und einem Überblick über verschiedene Visualisierungsbibliotheken konzentriert sich dieser Kurs auf die praktischen Umsetzung von Visualisierungen in Python mit den plotly-Paketen. Als Datengrundlagen dienen pandas Dataframes. In der Visualisierung werden verschiedene Variablenarten und ihr Zusammenspiel sowie Beispiele von Zeitreihen- und Geodaten herangezogen. So sind Teilnehmer auf breite Anwendungsfälle vorbereitet. Gern können die Teilnehmer auch eigene Datenbeispiele mitbringen.

Ein Fokus dieses Kurses liegt darauf, die Teilnehmer zu befähigen, ihre Visualisierungen schnell und einfach zu erstellen und mit anderen teilen zu können. Nach der Umsetzung einfacher sowie interaktiver Grafiken in Jupyter Notebooks, lernen die Teilnehmer das Exportieren der Visualisierungen, die Grundlagen der Reporterstellung in Jupyter Notebooks, sowie die Umwandlung der Notebookzellen in Präsentationsfolien (mit dem RISE Plugin). Zudem können die Teilnehmer nach dem Kurs mithilfe der Bibliotheken ipywidgets und voila einfache interaktive Dashboards aus ihren Visualisierungen erstellen. Mit dem streamlit Paket können sie außerdem ihre Grafiken in einfache interaktive Python-Webapplikationen (die sie in der Entwicklungsumgebung spyder erstellen) einbinden.

Nach diesem Kurs können die Teilnehmer selbstständig Streu-, Linien-, Balken– und Boxdiagramme erstellen und anpassen (Unterplots, Achsen, Beschriftungen, Häkchen, Größen, Farben,  Legenden, Beschriftungen, Stile). Sie haben Visualisierungsbeispiele für Zeitreihen- und Geodaten gesehen. Zudem kennen Sie die Grundlagen von Bibliotheken, Syntax, und Dokumentationen, um bei Bedarf viele weitere Arten von Visualisierungen in Python umzusetzen.

Die Teilnehmer haben gelernt diese Plots in Jupyter Notebooks und der Entwicklungsumgebung spyder zu erstellen und können sie so auf vielfältige Weise mit anderen teilen: Als Report in Ergänzung zu Text und Formeln, als exportierte Bilddatei, als interaktiver Foliensatz, in interaktiven Dashboards und einfachen interaktiven Webapplikationen.

9:00 – 9:15
Begrüßung und Organisatorisches
  • Vorstellungsrunde
  • Erwartungen der Teilnehmer
9:15 – 10:45
math_book
Einführung in die Visualisierung in Python
  • Einführung in Python: pandas, matplotlib
  • Übersicht Visualisierungsbibliotheken
10:45 – 11:00
Kaffeepause
11:00 – 12:30
visualisierung_einfach
Einfache Visualisierungen mit matplotlib
  • Visualisierung von einer oder zwei Variablen
  • Streu-, Linien-, Balken- und Boxdiagramme
  • Visualisieurungsbeispiele Zeitreihen und Geodaten
12:30 – 13:30
Mittagspause
13:30 – 15:00
anpassung_visualisierung_seaborn_chapter_py_ds
Anpassung von Visualisierungen in Python
  • Unterplots
  • Achsen, Beschriftungen, Ticks, Größen, Farben
  • Legenden, Beschriftungen, Stile
15:00 – 15:15
Kaffeepause
15:15 – 17:00
interaktive_visualisierung
Interaktive Visualisierungen mit Plotly
  • Plotly express
  • Plotly-Grafikobjekte
  • Interaktivität anpassen
9:00 – 9:15
Rückblick und offene Fragen vom Vortag
9:15 – 10:45
visualisierungen_teilen
Visualisierungen teilen
  • Plots speichern
  • Jupyter Notebook-Berichte
  • Folien mit RISE
10:45 – 11:00
Kaffeepause
11:00 – 12:30
ipywidgets
Erweiterte Interaktivität mit ipywidgets
  • Dropdown
  • Schieberegler
  • Kontrollkästchen
12:30 – 13:30
Mittagspause
13:30 – 15:00
visualisierung_voila_bqplot
Dashboarderstellung mit voila
  • Integration der matplotlib und plotly Grafiken mit erweiterter Interaktivität in Dashboards

15:00 – 15:15
Kaffeepause
15:15 – 17:00
streamlit_data_visualization2
Python-App mit streamlit
  • Integration der matplotlib und plotly Grafiken mit erweiterter Interaktivität in Python-Webapplikationen

Zielgruppe für das Datenvisualisierung Seminar

Der Kurs “Datenvisualisierung / Dashboards in Python” ist ideal für Teilnehmer, die die Anwendung von Python erlernen möchten, um Daten und Ergebnisse zu visualisen und diese so für die Kommunikation mit Arbeitskollegen, Vorgesetzten oder Kunden nutzen zu können.

Voraussetzungen für die Weiterbildung in Datenvisualisierung in Python

Für den Kurs “Datenvisualisierung / Dashboards in Python” benötigen Sie keine Vorkenntnisse in Python. Jedoch sollten Sie über Grundkenntnisse in einer anderen Programmiersprache besitzen, damit bekannt ist, was eine Variable, eine Funktion bzw. eine for-Schleife ist.

Das Seminar beinhaltet Visualisierungen, welche auf statistischen Verfahren aufbauen, wodurch grundlegende Kenntnisse der Statistik notwendig sind. Begriffe wie Mittelwert, Median, Standardabweichung oder Quartil sollten Ihnen bekannt sein.

Die Teilnehmer der Schulung sollten Vorerfahrung mit dem Umgang von Daten haben, z.B. in Excel oder einer BI-Software, damit die Wahl sinnvoller Visualisierungsmöglichkeiten basierend auf inhaltlichen Fragestellungen richtig gewählt werden können.

Unterrichtssprache ist Deutsch (bei genügend Teilnehmern kann auch eine englische Version dieses Kurses angeboten werden). Die Folien sind auf Englisch, da Python und die Dokumentation der Pakete sowie Fachbegriffe Englisch sind. Ein fachlicher englischer Text sollte daher verstanden werden, um der Schulung folgen zu können.

Didaktischer Aufbau vom Python Datenvisualisierungs Kurs

Diese Schulung beinhaltet viele Programmieraufgaben. Die Teilnehmer lösen diese selbstständig mit der Unterstützung des Trainers mit Python mit dem Ziel, das Erlernte einzuüben und zu vertiefen. Individuelle Unklarheiten können vom Trainer direkt beantwortet werden.

Technik in der Fortbildung Data Science / Data Mining

  • Die Teilnehmer benötigen für die Übungsaufgaben Laptops. Wir empfehlen, Ihren eigenen Laptop mit der vorab installierten Software mitzubringen. Eine genaue Installationsanleitung für die Software wird Ihnen vor dem Seminar per E-mail zugesandt. Auf Anfrage stellen wir auch Schulungslaptops zur Verfügung.
  • Bitte prüfen Sie, ob Ihr Firmenlaptop Zugangsbeschränkungen im Internet hat. Die digitalen Unterlagen (Skript, Code, Dateien) werden im Seminar online zum Download zur Verfügung gestellt. Sie erhalten vor dem Seminar per E-Mail den Link zu einer Testdatei zum Download, um dies überprüfen zu können.
  • Sie sollten sich in firmenfremde WLAN-Netze registrieren können.
  • Als Backup Lösung ist es möglich, dass der USB Port bei Ihrem Laptop freigeschalten ist, um damit verwendete Dateien oder sonstige Unterlagen übertragen zu können.
  • Im Seminar wird das Betriebssystem Windows verwendet. Der Umgang mit Ihrem verwendeten Betriebssystem und Laptop sollte bekannt sein. Insbesondere sollten Sie ohne Schwierigkeiten Sonderzeichen auf der Tastatur finden (insbesondere bei Apple Geräten werden auf manchen Tastaturen nicht immer runde, eckige bzw. geschweifte Klammern dargestellt).

Für das Seminar ist keine Zusatzlektüre notwendig. Grundsätzlich wird alles Wissen und Codebeispiele im Kurs so erklärt, dass es nicht nötig ist vor dem Kurs ein Buch zu lesen. Zudem arbeitet der Kurs u.a. mit sehr aktuellen Pythonmodulen (e.g. streamlit), die in Einführungsliteratur noch nicht auftauchen. Bei Interesse, können Sie zur Vorbereitung gern mehr über die Grundlagen in der Programmiersprache Python lesen. Bspw. Paul Barry (2016) Head First Python, 2nd Edition. O’Reilly UK Ltd. oder Eric Matthes (2019) Python Crash Course, 2nd Edition. No Starch Press. Achten Sie außerdem darauf, dass Sie die Voraussetzungen (siehe Reiter Organisatorisches –> Voraussetzungen) erfüllen.

Corona-bedingt bieten wir diesen Kurs zur Zeit nur online an. Falls Sie die Schulung gerne direkt bei Ihnen im Unternehmen besuchen möchten, kontaktieren Sie uns gerne.

Definitiv. Sie werden sich im Kurs wohlfühlen. Die erste von vier Lektionen am ersten Tag schafft die Grundlagen und sie können alles gleich selbst ausprobieren. Ab der zweiten Lektion ist mindestens die Hälfte der Zeit zum selbstständigen Üben, so dass Sie das Besprochene direkt coden können und selbst erkennen, wo noch Fragen bestehen, die Sie mit dem Dozenten direkt besprechen können.

Im Seminar enthält jeder Block (meist etwa 90 Minuten) eine oder mehrere Theorie- und Praxiseinheiten. Die Theorieeinheit dient dazu, Ihnen das nötige Wissen zu vermitteln, um die Herangehensweise zu verstehen und selbstständig arbeiten zu können. Der Fokus liegt auf der Praxis, d.h. dem Codeschreiben und selbstständigen Visualisieren. Fragen von Teilnehmern sind jederzeit möglich. Während der Praxiseinheit werden die Fragen individuell vom Dozenten beantwortet. Fragen von allgemeinem Interesse werden allen Teilnehmern erklärt. Die Folien, welche die Theorie und weitere Erklärungen vom Code enthalten erhalten Sie als pdf und in gedruckter Version. Codebeispiele und zugehörige Visualisierungen liegen digital vor.

Die Übungen bestehen hauptsächlich aus selbstständigen Anwenden, d.h. Sie schreiben entweder kurze eigene Codebeispiele oder Sie werden gefragt, Codelücken in einem bestehenden Code zu ergänzen. Letzteres schult auch das Codeverstehen. Die Aufgaben und Beispiele sind so gewählt, dass die wichtigen Aufgaben von allen Teilnehmern in der verfügbaren Zeit gelöst werden können. Wir haben Coding Aufgaben unterschiedlichen Schwierigkeitsgrades vorbereitet, so dass schnellere Teilnehmer oder Teilnehmer mit Vorwissen zusätzlich an weiteren Aufgaben üben können.

Über den Datenvisualisierungs Kurs

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