Data Analytics in Python: Funnel-Analyse

Hallo! Ich begrüße Sie zu meinem Kurs über Python Data Analytics für das CityCar Practice Project. Hier erfahren Sie, wie Sie Datenanalysen und -visualisierungen durchführen, um wichtige Geschäftsfragen für unser fiktives Unternehmen namens CityCar zu beantworten. Ich freue mich darauf, diese Reise mit Ihnen zu gehen!

Was du lernen wirst:

1. Python Learning by Doing: In diesem Fall verwenden wir Python als Werkzeug zur Durchführung von Datenanalysen und -visualisierungen. Wir gehen davon aus, dass Sie bereits über grundlegende Kenntnisse in Python verfügen. Wir werden nicht auf die Grundlagen von Variablen, Datentypen oder Funktionen eingehen, sondern direkt in die Analyse von Daten einsteigen.

   Daten grafisch darstellen mit Plotly: Mit Plotly erfahren Sie, wie die Analyse von Daten nicht nur effektiv, sondern auch eindrucksvoll erfolgen kann. Diese Fähigkeit wird Ihnen helfen, komplexe Datenmuster zu verstehen und sie anderen überzeugend zu präsentieren.

   Praktische Trichteranalyse: Gemeinsam führen wir eine Trichteranalyse durch, um den Weg unserer Benutzer über die verschiedenen Phasen der CityCar-Plattform hinweg zu verfolgen. Diese Informationen werden uns dabei helfen, potenzielle Lücken zu identifizieren und unser Geschäft zu verbessern.

   Beantwortung geschäftlicher Fragen: Wir werden untersuchen, wie wichtige geschäftliche Fragen mithilfe von Datenanalysen und Visualisierungen beantwortet werden können. Von der Verbesserung der Kundentrichter bis hin zur Identifizierung unserer Zielkunden wird alles abgedeckt.

Projektbeschreibung:

Der ganze Kurs ist so gestaltet, dass es ein fortlaufendes praktisches Projekt ist, das sich vom Anfang bis zum Ende des Kurses erstreckt. Wir werden einen ausgedehnten Satz von Daten analysieren, der verschiedene Aspekte der CityCar-Plattform abdeckt wie App-Downloads usw. Du wirst durch jede Phase dieses Projekts geführt, lernen wie man Daten analysiert, Darstellungen grafisch darstellt und fachmännische Geschäftsentscheidungen trifft.

Warum "Learning by Doing" wichtig ist:

In diesem Kurs legen wir großen Wert auf das „Learning by Doing“-Konzept, da ich glaube, dass praktische Erfahrung der beste Weg ist, neue Fähigkeiten zu erlernen und zu festigen. Anstatt uns ausschließlich auf die Theorie zu konzentrieren, werden wir aktiv mit realen Daten arbeiten und praktische Probleme lösen. Durch die direkte Anwendung des Gelernten gewinnen Sie nicht nur ein tieferes Verständnis, sondern kommen auch schneller voran.
Indem wir in die Praxis eintauchen, führen wir tatsächliche Datenanalysen durch und stellen uns den Herausforderungen, denen wir bei der Arbeit in der realen Welt begegnen werden. Dies wird uns helfen, Problemlösungskompetenzen zu entwickeln und uns angemessen auf zukünftige Aufgaben vorzubereiten. Durch das Experimentieren mit verschiedenen Ansätzen und das Überwinden von Hindernissen erhalten wir wertvolle Erkenntnisse, die zu Ihrer beruflichen Weiterentwicklung beitragen.
Mein Ziel ist es, nicht nur Wissen zu vermitteln, sondern auch Fähigkeiten zu fördern, die Sie sofort anwenden können. Durch den Fokus auf praktische Anwendungen stelle ich sicher, dass Sie am Ende dieses Kurses nicht nur über theoretisches Wissen verfügen, sondern dieses auch in der Praxis als Datenanalyst erfolgreich anwenden können.

Wichtigkeit des Trainings mit Python, Pandas und Plotly:

• Python ist eine außerordentlich vielseitige und beliebte Programmiersprache, insbesondere wenn es um Datenanalyse und Visualisierung geht. Aufgrund seiner Einfachheit und Flexibilität ist Python die ideale Wahl für die Arbeit mit Daten. Wenn Sie Python beherrschen, erhalten Sie Zugriff auf eine Vielzahl von Bibliotheken und Tools, mit denen Sie komplexe Datensätze erkunden und so aussagekräftige Erkenntnisse gewinnen können.
  Pandas ist eine leistungsstarke Datenanalysebibliothek in Python, die es ermöglicht, Daten in strukturierten Tabellen zu bearbeiten und zu analysieren. Mit dieser Bibliothek können Sie Daten zusammenführen, filtern, gruppieren, aggregieren oder transformieren, um daraus wichtige Erkenntnisse zu gewinnen. Solche Fähigkeiten sind wichtig, wenn man mit großen Datensätzen umgeht und Trends und Muster erkennt.
  Plotly ermöglicht interaktive Visuals, die dabei helfen, aussagekräftige und fesselnde Illustrationen zu erstellen, die Ihre Daten zum Leben erwecken. Mit Plotly haben Sie die Möglichkeit, komplizierte Datenmuster auf intuitive Weise darzustellen. Dies ermöglicht eine effiziente Kommunikation der erzielten Ergebnisse und macht diese somit auch überzeugend
  Durch die Beherrschung von Python, Pandas und Plotly können Sie erweiterte Datenanalysen auf höheren Ebenen durchführen und so fundierte Geschäftsentscheidungen treffen. Diese Fähigkeiten ...
  
  

Fokus auf die Codestruktur:

Dieser Kurs hat mit der Codestruktur einer bestimmten Obsession zu tun. Dies dient dazu, dass andere Personen, beispielsweise Kollegen oder Teamkollegen, es gut verstehen und zu seinen eigenen Bedingungen anwenden können. Im täglichen Leben arbeiten wir in Gruppen. Daher ist es von größter Bedeutung, dass die Codeerstellung nicht nur gut organisiert ist, sondern auch akzeptablen Standards und Verfahren entspricht.

Für wen ist dieser Kurs geeignet:

Dieser Kurs ist für Teilnehmer gedacht, die bereits erste Erfahrungen in Python gesammelt haben und die ihre Kenntnisse und Fähigkeiten im Bereich der Datenanalyse und -visualisierung weiter vertiefen wollen. Dieser spezifische Kurs ist für Dich, wenn Du über Basiskenntnisse in Python verfügst und nun lernen möchtest, wie man in der Praxis Datenanalysen durchführt, geschäftliche Erkenntnisse gewinnt und dabei einen nachhaltig entwickelten Python-Code benutzt.

Studierende, Berufstätige, Datenanalytiker, Python-Entwickler sowie alle anderen Interessierten stellen die Zielgruppe dieses Kurses dar. Der Kurs gibt Ihnen die Möglichkeit Ihre Fähigkeiten auf das nächste Level zu bringen und sich beruflich weiterzuentwickeln.

Goals

Who this course is for:

• Python-Anfänger, die sich für Data Analytics interessieren und ihr Wissen im Bereich Datenanalyse und -visualisierung vertiefen möchten.
• Studenten, Berufstätige, Datenanalysten und Python-Entwickler, die ihre Fähigkeiten erweitern und neue Karrieremöglichkeiten im Bereich der Datenwissenschaft erkunden möchten.
• Personen, die in Bereichen wie Marketing, Produktentwicklung, Unternehmensanalyse oder anderen Branchen arbeiten, in denen Datenanalysen und -visualisierungen eine wichtige Rolle spielen.
• Egal, ob du bereits in einem datenbezogenen Bereich tätig bist oder einfach nur dein Wissen erweitern möchtest, dieser Kurs bietet eine wertvolle Gelegenheit, um deine Fähigkeiten zu verbessern und neue berufliche Möglichkeiten zu erkunden.
• Jeder, der Freude an einem real-world Praxisprojekt findet, bei dem die Python-Fähigkeiten gefestigt und erweitert werden können, indem reale Datenanalysen durchgeführt werden und echte Geschäftsherausforderungen gelöst werden.

Prerequisites

Requirements

• Erste Erfahrung in einer beliebigen Programmiersprache (im Idealfall Python)

• Versändnis grundlegender Programmierkonzepte wie Variablen, Schleifen und Funktionen

• Lernbereitschaft und die Motivation, komplexe Probleme zu lösen und neue Fähigkeiten im Bereich der Datenanalyse zu erlernen.