| Kursbeschreibung (description): |
Teilnehmende lernen Grundlagen der Datenvisualisierung mit Scatter Plots, Bar Charts und Violin Plots sowie den Einsatz von Python-Bibliotheken wie matplotlib, seaborn und plotly. Sie erfahren, wie LLMs für dynamische SQL-Erstellung genutzt werden und wie Power BI sowie Open-Source-Tools zur Anbindung an KI-Modelle verwendet werden können. Zusätzlich werden Dos and Don’ts für ansprechende Visualisierungen behandelt.
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| Zielgruppe (target group): |
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| Voraussetzungen (requirements): |
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| Ziele (objectives): |
Grundlagen der Datenvisualisierung erlernen, verschiedene Visualisierungsformen kennenlernen, Visualisierungsbibliotheken in Python verwenden, komplexe Sachverhalte klar darstellen können.
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| Preis und Dauer (price and duration): |
Dauer (duration): 1 Tag
Schulungslänge (course length): 04:30 Stunden (inkl. Pausen)
Preis (price): 450,- Euro zzgl. MwSt.
Gerne führen wir dieses Training auch inhouse bei Ihnen vor Ort durch, bitte sprechen Sie uns an.
Eine Druckansicht dieses Workshops finden Sie hier.
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| Termine (dates): |
Termine auf Anfrage.
Falls Sie einen Terminwunsch für diesen Workshop haben, werden wir dies gerne für Sie prüfen!
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| Inhalte (agenda): |
1. Einleitung: Bedeutung der Datenvisualisierung
- Warum Datenvisualisierung entscheidend für Analyse und Machine Learning ist
- Beispiele für visuelle Darstellungen von Daten
2. Grundlagen der Visualisierung
- Einführung in verschiedene Visualisierungsformen: Scatter Plots, Bar Charts, Violin Plots
- Dos and Don'ts der Visualisierung
3. Arbeiten mit Python-Bibliotheken
- matplotlib, seaborn und plotly im Detail
- Praktische Übungen zur Erstellung von Diagrammen
4. Einsatz von LLMs zur SQL-Erstellung
- Dynamische Generierung von SQL-Abfragen mithilfe von LLMs
- Anwendungsbeispiele
5. Anbindung von Tools zur Datenvisualisierung
- Power BI und Open-Source-Lösungen (z.B. Metabase, Apache Superset)
- Anbindung an KI-Modelle zur dynamischen Datenanalyse
6. Best Practices und Prinzipien ansprechender Visualisierung
- Grundsätze effektiver Visualisierungen
- Fehlervermeidung und Tipps für eine gelungene Darstellung
7. Praktische Anwendungen und Abschlussdiskussion
- Praktische Übung zur Integration von LLMs in Visualisierungs-Workflows
- Fragen und Austausch der Teilnehmer
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