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Python und Datenanalyse

Daten auswerten und automatisieren

Python gründlich, dazu SQL für Abfragen und R für Statistik.

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Stationen (3)

1. 1.Python

   1. ✓1.Was ist Python?
   2. ✓2.Installation und Entwicklungsumgebung
   3. ✓3.Das erste Programm
   4. ✓4.Variablen
   5. ✓5.Datentypen im Überblick
   6. ✓6.Zahlen und Rechnen
   7. ✓7.Operatoren
   8. ✓8.Ein- und Ausgabe
   9. ✓9.Texte (Strings)
   10. ✓10.String-Methoden
   11. ✓11.Bedingungen mit if
   12. ✓12.Die while-Schleife
   13. ✓13.Die for-Schleife und range()
   14. ✓14.Listen
   15. ✓15.Listen-Methoden und Sortieren
   16. ✓16.List Comprehensions
   17. ✓17.Tupel
   18. ✓18.Mengen (Sets)
   19. ✓19.Dictionaries
   20. ✓20.Referenzen, Kopien und verschachtelte Daten
   21. ✓21.Funktionen
   22. ✓22.Parameter im Detail
   23. ✓23.Gültigkeitsbereich (Scope)
   24. ✓24.Lambda, map, filter und Co.
   25. ✓25.Rekursion
   26. ✓26.Iteratoren und Generatoren
   27. ✓27.Dekoratoren
   28. ✓28.Dateien lesen und schreiben
   29. ✓29.Fehlerbehandlung mit try und except
   30. ✓30.Module und Import

2. 2.SQL

   1. ✓31.Einführung in SQL und Datenbanken
   2. ✓32.Tabellen und Datentypen
   3. ✓33.Daten einfügen, ändern und löschen
   4. ✓34.SELECT und WHERE
   5. ✓35.Funktionen für Text, Zahlen, Datum und NULL
   6. ✓36.Aggregation und GROUP BY
   7. ✓37.Beziehungen und Fremdschlüssel
   8. ✓38.JOINs
   9. ✓39.Unterabfragen, CTEs und Mengenoperationen
   10. ✓40.Fensterfunktionen
   11. ✓41.Indizes und Performance
   12. ✓42.Transaktionen, Views und Trigger

3. 3.R

   1. ✓43.Einführung und erstes Skript
   2. ✓44.Vektoren
   3. ✓45.Faktoren, Matrizen und Listen
   4. ✓46.Data Frames
   5. ✓47.Kontrollfluss und Funktionen
   6. ✓48.Text, Datum und Dateien
   7. ✓49.Statistik, Tests und Modelle
   8. ✓50.Grafik, Pakete und Tidyverse
   9. ✓51.Referenz und Spickzettel

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