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Schulungsübersicht
Einführung
- Übersicht über Tableau
- Grundlagen von Python, R und SQL
Erste Schritte
- Einrichtung der Entwicklungsumgebung
- Verständnis der Softwareintegration
Datenanalyse mit Python
- Python-Grundlagen und Programmierung
- Bibliotheken und Datensätze importieren
- Datenbereinigung
- Datennormalisierung und Formatierung
- Explorative Datenanalyse
- Durchführung von Regressionsanalysen
- Modellentwicklung und -bewertung
- Visualisierung der Daten
Datenanalyse mit R
- R-Grundlagen und Programmierung
- Datenvorbereitung
- Klassifizierung und Arbeit mit Daten in R
- Verwendung von Funktionen
- Visualisierung der Daten
Datenanalyse mit SQL
- Einrichtung der Datenbank
- Verbindung von Python und SQL
- Verbindung von R und SQL
- SQL-Aggregationen und Joins
- Abfragen der Datenbank
- Datenmanipulation
Datenvisualisierung mit Tableau
- Tablleau-Designprinzipien für die Visualisierung
- Erstellung von Dashboards, Diagrammen und Tabellen
- Kartierungstechniken
- Regressionsanalysen in R und Tableau
- Fortgeschrittene Analysen mit R und Tableau
- Praktische Beispiele und Anwendungsfälle
Fehlerbehebung
Zusammenfassung und weitere Schritte
Voraussetzungen
- Praktische Erfahrung in Datenanalysen (z. B. mit Excel)
- Allgemeines Verständnis von Datenbankkonzepten
- Keine Programmiererfahrung erforderlich
Zielgruppe
- Datenanalysten
35 Stunden
Erfahrungsberichte (3)
Wie man offene Satellitendaten für reale Anwendungen nutzt
Tshering Dorji - Druk Holding and Investments
Kurs - Advanced Geographic Information Systems (GIS)
Maschinelle Übersetzung
Übungen machen
Joe Pang - Lands Department, Hong Kong
Kurs - QGIS for Geographic Information System
Maschinelle Übersetzung
Praktische Beispiele ermöglichten es uns, das Programm wirklich kennenzulernen. Gute Erklärungen und die Integration theoretischer Konzepte sowie deren Bezug zu praktischen Anwendungen wurden sehr geschätzt.
Ian - Archeoworks Inc.
Kurs - ArcGIS Fundamentals
Maschinelle Übersetzung