Datenanalyse in Python: ein schrittweiser Ansatz

Python ist eine sehr flexible und universelle Sprache, die im Laufe der Jahre immer mehr Ansehen in der Datenanalyse-Community gewonnen hat. Im Gegensatz zu anderen Sprachen, wie z.B. R, Scala, Matlab oder Julia, ist Python nicht für die Durchführung von Datenanalysen und allgemein wissenschaftlichen und numerischen Aufgaben konzipiert worden, aber das kann als Vorteil betrachtet werden, denn mit Python kann man einfach… alles machen.

Statistiken zeigen, dass im Jahr 2020 rund 66 % der Datenwissenschaftler Python täglich verwenden und 84 % es als Hauptsprache einsetzen. Es ist auch erwähnenswert, dass sich rund um Python eine riesige und sehr aktive Community entwickelt hat. Wenn du also ein Problem hast oder zusammenarbeiten möchtest ist es recht einfach jemanden zu finden mit dem du zusammenarbeiten kannst. Aber wie führt man eine Datenanalyse in Python durch? Gibt es etwas Bestimmtes (abgesehen von Python natürlich), das du beherrschen solltest? Schauen wir uns das in dieser Kurzanleitung Schritt für Schritt an.

Die Grundlagen zuerst: Wenn du kein Python und/oder Data Science kennst, fange hier an

Natürlich, wenn du kein Python kennst, aber weißt, wie man programmiert, sollst du einige Zeit widmen, um die Grundlagen der Sprache zu lernen. Python ist eine recht einfach zu erlernende Sprache, sie hat keine komplizierte Syntax und wenn du einige Programmierkenntnisse hast, kannst du sie sehr schnell erlernen.

Da Python eine weit verbreitete Sprache ist, gibt es jede Menge Tutorials, Übungen, Bücher (sogar kostenlose ebooks) und Videos, die du nutzen kannst, um zu lernen, was du brauchst. Bedenke, dass du kein Python-Profi sein musst, um Data Science mit Python zu betreiben: Solange du die Sprache nicht für andere Zwecke benötigst, musst du nicht wirklich tief in ihre Windungen gehen. Im Folgenden findest du einige Basiskurse und Ressourcen, mit denen du das nötige Python lernen kannst:

  • The Hitchhiker guide to Python auch in gedruckter Buchform erhältlich
  • Das offizielle Repository von python.org, wo du alles über Python herunterladen kannst
  • Python tutorial for beginners ein sehr einfacher Schritt-für-Schritt-Kurs, keine Hintergrunderfahrung erforderlich

Natürlich musst du auf jeden Fall deine Kompetenzen in der Datenwissenschaft aufbauen, denn sonst wäre es so, als hättest du ein Werkzeug und wüsstest nicht, was du damit tun sollst. Du musst also einige Statistik- und Datenvisualisierungsfähigkeiten entwickeln und ein gewisses Maß an Wissen über den Bereich sammeln, den du abbauen und analysieren wirst.

Wenn du einen Grundkurs in Statistik und Datenanalyse benötigst (ohne Bezug zu einer Programmiersprache), versuche es mit diesem Kurs über Wahrscheinlichkeitstheorie, Statistik und explorative Datenanalyse von der HSE University.

Python-Bibliotheken: Die Wichtigsten

Du solltest dir Bibliotheken als einen Satz gebrauchsfertiger Werkzeuge vorstellen, die jemand anderes entwickelt hat, um bestimmte Codieraufgaben zu erleichtern. Anstatt also die Arbeit zu haben eine Funktion zu bauen, die eine bestimmte Operation ausführt, kannst du einfach zu einer Bibliothek gehen und eine bereits erstellte Funktion verwenden. Das Wunderbare an Python ist, dass es, da es in der Datenanalyse-Gemeinschaft so weit verbreitet ist, wirklich leistungsfähige dedizierte Bibliotheken gibt, die du für deine Datenanalyseprobleme verwenden kannst. Außerdem gibt es für jede Bibliothek eine Menge Dokumentation. Die wichtigsten Bibliotheken für die Datenwissenschaft sind:

-NUMPY

Numpy steht für „numerisches Python“. Es bietet vorkompilierte Funktionen für numerische Routinen.

-PANDAS

Dies ist perfekt für die Datenanalyse, -manipulation und -visualisierung. Es ermöglicht High-Level-Datenstrukturen und einige Werkzeuge, um sie zu manipulieren.

-MATPLOTLIB

Hervorragend geeignet für die Datenvisualisierung. Es kann Grafiken und andere Bilder in Vektorformate exportieren.

-SCIPY

Scipy ist für Algebra, Statistik, lineare Algebra geeignet.

-SEABORN

Konzentriert sich auf die Datenanalyse und arbeitet gut mit Numpy und Pandas.

Die wichtigsten Bibliotheken, die du für Data Science verwenden kannst, sind im Jupiter Notebook vorinstalliert, einem wirklich nützlichen Tool, das du auch für die Zusammenarbeit verwenden kannst, da es eine Webanwendung ist. Du kannst damit Dokumente erstellen (und freigeben), die Text, Code, seine Dokumentation, Gleichungen und Grafiken enthalten. Es kann also ein kluger Schachzug sein, zu lernen, wie man das Jupiter Notebook benutzt.

Jetzt musst du ein wenig an echten Datensätzen üben. Glücklicherweise gibt es im Internet verschiedene Datenquellen (wie Kaggle oder Dataquest), wo du Datensätze finden und frei herunterladen kannst, um zu lernen, wie man Daten manipuliert.

Nützliche Kurse und andere Ressourcen

Nachdem du die Grundlagen gelernt hast, kannst du einige Zeit einem Kurs widmen, der sich speziell mit der Verwendung von Python für Data Science beschäftigt, oder du kannst einige nützliche Bücher und andere Tutorials zu diesem Thema lesen. Du kannst viele ausgezeichnete Kurse im Internet finden (z. B. auf Coursera oder Udemy), aber wenn du deiner Karriere wirklich einen Schub geben willst, ist die beste Option einem echten Meister zu folgen, der dir auch nach dem effektiven Kurs noch etwas Nachbereitung gewährt.

Talent Garden bietet zum Beispiel einen Data Science and KI Master an, der, wie der Name schon sagt, nicht beim Erlernen von Python für die Datenanalyse aufhört, sondern weiter geht, zu KI und Machine Learning Technologien. Er bietet auch Hilfe bei der Entwicklung eines Portfolios, der Bewertung deiner Fähigkeiten gegenüber den Anforderungen des Arbeitsmarktes und sogar beim Schreiben deines Lebenslaufs und Anschreibens.

Wenn du Datenanalyse mit Python selbständig studieren willst, ist das Internet wirklich voll von Ressourcen. Du kannst mit dem hervorragenden Python Data Science Handbook beginnen, das gründlich und vollständig ist und kostenlos zur Verfügung steht.

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