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Agenda

Einführung in Data Science

• Was ist Data Science? Definition und Bedeutung
• Der Data Science Prozess: Problemdefinition, Datenbeschaffung, Datenaufbereitung, Modellierung, Evaluation
• Überblick über Anwendungen und Branchen

Datenarten und Datenquellen

• Strukturierte vs. unstrukturierte Daten
• Typische Datenformate: CSV, JSON, Datenbanken
• Datenquellen: Interne Daten, öffentliche Datensätze, APIs

Datenaufbereitung und Bereinigung

• Datenqualität: Definition und Bedeutung
• Techniken zur Datenbereinigung: Umgang mit fehlenden Werten, Entfernen von Duplikaten, Identifikation von Ausreißern
• Datenumwandlung: Normalisierung, Skalierung, Kategorisierung

Praktische Übung: Datenaufbereitung

• Beispiel-Datensatz: Teilnehmer bearbeiten einen Datensatz und bereinigen ihn unter Anleitung

Explorative Datenanalyse (EDA)

• Deskriptive Statistiken: Mittelwert, Median, Modus, Varianz, Standardabweichung
• Identifikation von Mustern, Trends und Anomalien
• Nutzung von Pivot-Tabellen

Datenvisualisierung

• Grundprinzipien der Datenvisualisierung
• Einführung in verschiedene Visualisierungstools und -techniken: Histogramme, Boxplots, Scatterplots
• Storytelling mit Daten: Wie man Erkenntnisse wirkungsvoll kommuniziert

Praktische Übung: Explorative Datenanalyse und Visualisierung

• Durchführung einer EDA mit einem vorgegebenen Datensatz
• Erstellung von Visualisierungen zur Darstellung der Analyseergebnisse