Jupyter-Tutorial¶

Jupyter-Notebooks erfreuen sich in den Datenwissenschaften wachsender Beliebtheit und wurden zum De-facto-Standard für schnelles Prototyping und explorative Analysen. Sie beflügeln nicht nur Experimente und Innovationen enorm, sie machen auch den gesamten Forschungsprozess schneller und zuverlässiger. Zudem entstehen viele zusätzliche Komponenten, die die ursprünglichen Grenzen ihrer Nutzung erweitern und neue Verwendungsmöglichkeiten eröffnen.

Das Jupyter-Tutorial ist jedoch nur ein Teil einer Reihe von Tutorials zur Datenanalyse und -visualisierung:

Alle Tutorials dienen als Seminarunterlagen für unsere aufeinander abgestimmten Trainings:

Dauer	Titel
3 Tage	Einführung in Python
2 Tage	Fortgeschrittenes Python
2 Tage	Entwurfsmuster in Python
2 Tage	Effizient Testen mit Python
1 Tag	Software-Dokumentation mit Sphinx
2 Tage	Technisches Schreiben
3 Tage	Jupyter-Notebooks für effiziente Data-Science-Workflows
2 Tage	Numerische Berechnungen mit NumPy
2 Tage	Daten analysieren mit pandas
3 Tage	Daten lesen, schreiben und bereitstellen mit Python
2 Tage	Daten bereinigen und validieren mit Python
5 Tage	Daten visualisieren mit Python
1 Tag	Datenvisualisierungen gestalten
2 Tage	Dashboards erstellen
3 Tage	Code und Daten versioniert und reproduzierbar speichern
Abonnement à 2 h im Quartal	Neues aus Python für Data-Science