Datenanalyse – Datenaufbereitung (Hybrid)

Bei der Datenanalyse werden statistische Methoden systematisch angewendet, um Zusammenhänge in mitunter sehr großen Datensätzen erkennen und daraus neues Wissen gewinnen zu können. Die in der Regel durchzuführenden Prozessschritte erfordern den Einsatz computergestützter Methoden. Ein relevanter Prozessschritt ist die Datenaufbereitung (Data Preparation), um deren Qualität für die anschließende Analyse zu erhöhen. In diesem Training werden anhand eines Beispiel-Datensatzes verschiedene Aspekte der Datenaufbereitung, sowohl theoretisch betrachtet als auch gemeinsam in einem Jupyter-Notebook praktisch erarbeitet. Betrachtet wird die Restrukturierung und Indexierung der Daten, der Umgang mit fehlenden Werten und Ausreißern sowie ein abschließender Vergleich der Analyse-Ergebnisse basierend auf verschiedenen Varianten der Vorverarbeitung.

Agenda

• Einführung zu allgemeinen Aspekten der Datenanalyse und dem Prozessschritt der Datenaufbereitung (10%)
• Tutorial zur Datenaufbereitung in einem vorbereiteten Jupyter-Notebook an einem Beispiel-Datensatz (90%)

Handouts

Folgende Unterlagen (Folien, Beispielanwendungen) werden den Teilnehmer:innen zur Verfügung gestellt:

• PDF zur „Einführung Datenanalyse“
• CSV-Datei (betriebswirtschaftliche Daten)
• Jupyter-Notebook für die Arbeit mit Pandas

Voraussetzungen

• Fortgeschrittene Kenntnisse in Python 3.x (wünschenswert)
• Grundkenntnisse in Python-Bibliotheken Pandas und numpy, falls nicht vorhanden, wird vorher das PANDAS-Tutorial empfohlen
• Grundkenntnisse im Umgang mit Jupyter-Notebook

Lernerfolge

Nach der Schulung kennen die Teilnehmenden die von den Trainierenden ausgewählten theoretischen und praktischen Sprachkonzepte von Python – mit Pandas und numpy – zur Datenvorbereitung.

Registrierung

Link zur Registrierung: https://event.zih.tu-dresden.de/nhr/data-prep
Die Registrierung schließt am 19.08.2022. Das NHR-Tutorial ist auf 15 Teilnehmende  (Verhältnis gerne 65% physisch, 35% online) beschränkt.
Die Zugangsdaten erhalten Sie kurz vor der Veranstaltung per Email an Ihre registrierte E-Mail-Adresse.

Für weiteren Fragen steht Ihnen Anja Gerbes (anja.gerbes@tu-dresden.de) zur Verfügung.