Interaktive Datenanalyse mit Pandas und Jupyter

Die Open-Source-Bibliothek Pandas ist das "Schweizer Taschenmesser" im Bereich Datenanalyse in Python, ohne die Performancenachteile interpretierter Sprachen. Jupyter ermöglicht die Ausführung von Python im Browser und unterstützt Rich-Text-Elemente als auch Datenvisualisierungen.

Der Einsatz von Jupyter und Pandas ist nicht nur für Data Scientists nützlich, sondern auch für Businessanwender (z.B. für Reporting) zugänglich.

Dieser Talk gibt eine Einführung in:
* Juypter Notebooks
* Zugriff und Filterung der Daten in Pandas
* Datenverarbeitung und -aggregation mit Pandas
* Arbeiten mit Data Series und Data Frames
* Visualisierung in Jupyter Notebooks

Vorkenntnisse
Grundkenntnisse in einer Programmiersprache und Basics der Erstellung von Reports und der Datenanalyse.

Lernziele
Der Vortrag adressiert Data Scientists und Business-Anwender. Nach dem Vortrag können die Teilnehmer:
* mit Jupiter Notebooks umgehen
* mit Pandas einfache Reports erstellen
* Daten verarbeiten/analysieren inkl. Ein-/Ausgabe in CSV, Excel etc.
* Daten visualisieren

// Alexander Hendorf
@hendorf

ist CTO bei der Königsweg GmbH. Durch seine Vorträge auf internationalen Konferenzen wie MongoDB World NY, EuroPython, MongoDB Days San José oder PyData London ist er ein bekannter Experte im Bereich Datenanalyse. Leidenschaftlich engagiert sich er für Open Source, ist Program Chair der EuroPython, der größten europäischen Python-Konferenz und einer der 25 MongoDB Masters. Bei Königsweg berät er Unternehmen mittels "agiler Datenanalyse" firmenübergreifend, um effizient aus ihren Daten den größten Mehrwert zu schaffen.