Data Analytics: Python und SQL in Python für Data Analytics

Datenanalyse: Python und SQL in Python für die Datenanalyse
Dieser Kurs vermittelt ein umfassendes Verständnis von Python und SQL für die Datenanalyse und befähigt die Teilnehmer, strukturierte Datensätze zu verwalten, zu bearbeiten und zu analysieren. Die Lernenden werden SQL für Datenbankabfragen erforschen und gleichzeitig Python-Bibliotheken zur Verarbeitung und Visualisierung von Daten nutzen. Der Kurs behandelt die Datenextraktion, -transformation und -berichterstattung und vermittelt den Teilnehmern die Fähigkeiten, SQL mit Python für fortgeschrittene Analyse-Workflows zu integrieren.

Einführung in die Datenanalyse mit Python und SQL

• Verstehen Sie die Rolle von SQL und Python in der modernen Datenanalyse.
• Erfahren Sie, wie Datenbanken strukturierte Daten speichern und abrufen.
• Erkunden Sie, wie Python und SQL für die Datenverarbeitung und -automatisierung integriert werden.

SQL für die Datenextraktion und -manipulation

• Führen Sie SELECT-, WHERE-, JOIN- und GROUP BY-Abfragen für die Datenabfrage durch.
• Verwenden Sie Aggregationen, Unterabfragen und Fensterfunktionen, um Datensätze zu analysieren.
• Optimieren Sie die Abfrageleistung und die Indizierung für eine schnellere Ausführung.

Python mit SQL-Datenbanken verbinden

• Datenbankverbindungen mit Python einrichten.
• Mit SQLite, MySQL und PostgreSQL in Python arbeiten.
• Datenbankabfragen und Datenabrufe mit Python-Skripten automatisieren.

Datenbereinigung und -transformation mit SQL und Python

• Umgang mit fehlenden Daten, Duplikaten und Inkonsistenzen in strukturierten Datensätzen.
• SQL und Pandas verwenden, um Daten für die Analyse zu bereinigen und vorzuverarbeiten.
• Rohdaten in analysefähige Formate für die Berichterstattung konvertieren.

Datenanalyse und -visualisierung mit Python

• Statistische Analysen und Datenaggregation mit Python durchführen.
• Matplotlib und Seaborn verwenden, um aufschlussreiche Visualisierungen zu erstellen.
• Benutzerdefinierte Berichte aus SQL-extrahierten Daten generieren.

Automatisierung von Datenpipelines mit Python und SQL

• Automatisieren Sie geplante Datenbankabfragen und Datenverarbeitung mit Python.
• Extrahieren, transformieren und laden Sie (ETL) Daten aus mehreren Quellen.
• Erstellen Sie automatisierte Berichte und Dashboards mit Python und SQL.

Praktische Python- und SQL-Analyseprojekte

• Arbeiten Sie mit Python und SQL an realen Datensätzen.
• Implementieren Sie datengesteuerte Analyse-Workflows, die Python und Datenbanken integrieren.
• Entwickeln Sie End-to-End-Projekte, die Datenextraktion, -bereinigung und -berichterstattung umfassen.