- Home
- Teilnehmenden Homepage
- Kursangebote
- Aktuelles Kursprogramm
- Betriebssysteme, Programmieren
- Python: Automatisierung, Web-Scraping, Bildbearbeitung
- Digitale Selbstverteidigung: Einführung in die IT-Sicherheit für Anwender:innen
- Linux: Bash Workshop (TheAlternative.ch)
- Python: Machine Learning for Beginners
- Linux: Introduction to Open Source Software (TheAlternative.ch)
- Git: Continuous Integration und Deployment in GitLab@UZH
- Python: Basics
- Python: Intermediate
- Microsoft Power Automate: Digitalisierung erster Prozesse
- Science IT: Linux Command Line
- Bildbearbeitung, Illustration und Präsentation
- Collaboration, Social Media und Webpublishing
- CMS: Barrierefreie Webseiten erstellen
- Social Media und Wissenschaftskommunikation
- Bilder für den Webauftritt
- CMS-Einführung Magnolia
- Erstellen und Publizieren von Webseiten
- JavaScript: Grundlagen
- Microsoft Planner: Aufgabenmanagement mit Kanban
- UZH365: Erstellen Sie mit SharePoint Webpages, Bibliotheken und Lists ein Intranet
- UZH365: Grundlagen der Zusammenarbeit in der Cloud
- UZH365: Effektive Kommunikation mit Teams Telefonie
- UZH365: Microsoft Outlook (im Web) Grundlagen
- UZH365: Outlook Desktop Productivity Training
- UZH365: SharePoint Grundlagen
- TOPdesk: Hands-on Essentials
- Data Science
- QGIS: Räumliche Datenanalyse und Kartenerstellung
- Python: Introduction to Natural Language Processing (NLP)
- Python: For the Digital Humanities
- Einführungskurs in das Statistikpaket SPSS
- Introduction to Programming with MATLAB
- Python: Data Analysis Essentials
- R: Basic Introduction
- Qualitative Datenanalyse mit MAXQDA
- R: Crash Course in Statistics using R
- R: Reporting using Quarto & R Markdown
- R: tidyverse for Data Science
- UZH365: Datenanalyse und Visualisierung mit PowerBI
- Datenbanken, Tabellenkalkulation
- E-Learning & Examination
- OLAT: Für Kursautor:innen
- OLAT 6: Neue Funktionen und Kursbausteine
- Inspera: Kurzeinblick für Prüfungsadministrator:innen
- Inspera: Für Neueinsteigende
- Inspera: Für Fortgeschrittene
- Kaltura: Videos für die UZH produzieren, interaktiv gestalten und publizieren
- KlickerUZH: Introduction and Didactic Use Cases
- Scientific Computing
- Textverarbeitung, Publishing
- Wissensmanagement
- UZH365: Digitale Kommunikation und Zusammenarbeit
- IT Kurse von weiteren Organisationseinheiten der UZH
- Lunchveranstaltungen
- Kursraum-Informationen
Python: Data Analysis Essentials
In recent years Python has been the fastest growing programming language. As a universal programming language Python is used in a huge variety of application domains. Particularly, in scientific and numeric computing Python is becoming one of the most utilized languages.
This course will introduce the essential Python methods for preparing, cleaning, transforming and aggregating data as well as its visualization. For this purpose, we will start with a short wrap-up of data structures in Python before expanding our skills with the built-in functions for data manipulation and the interaction with files. We move on to the add-on libraries pandas and NumPy which are designed specifically for data analysis. Finally, we will introduce basic information visualization techniques.
Allgemeine Informationen
Dauer | 12 hours |
---|
- Writing and running Python using Jupyter Notebooks
- Data import and processing
- Creating NumPy arrays
- Indexing and slicing in NumPy
- Aggregating data in Pandas
- Basic information visualization
For your self-assessment, the enclosed Python source code on this page (ZIP file) may help. The code should be understood after 10 minutes at the latest.
Kursdaten
Code | Referierende | Daten | Plätze frei | Ort | |
---|---|---|---|---|---|
HS24-APPD1 | Bubanja Kaju |
11.01.2025
-
18.01.2025
(09:00 - 16:00 Uhr)
|
0 | Universität Zürich Zentrum | in Warteliste eintragen |