Dein Fahrplan: Python für Data Science mit Projekten

Heute widmen wir uns Python für Data Science – einem strukturierten Lernfahrplan mit Projekten, der dich vom ersten Notebook bis zum belastbaren Portfolio führt. Du erhältst klare Etappen, realistische Übungen und Inspiration, damit Wissen in anwendbare Fähigkeiten, messbare Ergebnisse und selbstbewusste Entscheidungen übergeht.

Grundlagen, die wirklich tragen

Python-Umgebung zielsicher einrichten

Wähle eine stabile Basis mit Anaconda oder Poetry, aktiviere isolierte Umgebungen, und richte Jupyter sowie VS Code ergonomisch ein. Verstehe Dateipfade, Kernel, Erweiterungen und Hardwarebeschleunigung, damit Notebooks schnell starten, Bibliotheken sauber verwaltet werden und Experimente zuverlässig wiederholbar bleiben.

Sprachbasis mit analytischem Blick

Festige Listen, Dictionaries, Mengen und Tupel, übe Slicing und Comprehensions, und nutze Generatoren für speicherschonende Iterationen. Durchdenke Wahrheitswerte, Fehlerbehandlung, Kontextmanager und Module, damit kleine Hilfsfunktionen robust wirken und größere Analyseschritte sauber zusammenspielen, auch unter Zeitdruck und bei wechselnden Fragestellungen.

Sauberer Code, der mitwächst

Wende PEP 8, Docstrings und Typ‑Hinweise konsequent an, logge entscheidende Schritte und schreibe kleine Tests für kritische Funktionen. So dokumentierst du Annahmen, findest Defekte früher, und dein Analysecode bleibt lesbar, erweiterbar und kooperativ nutzbar im Team und über Projektgrenzen hinweg.

Datenzugang und Aufbereitung mit Pandas und NumPy

Von CSV bis Parquet, von REST‑API bis SQL: Du lernst Daten zuverlässig zu laden, zu prüfen und systematisch aufzuräumen. Klare Typen, fehlende Werte, Ausreißer und Dubletten werden reproduzierbar behandelt, sodass spätere Analysen stabiler laufen und Entscheidungen belastbarer werden.

01

Datenquellen souverän anbinden

Lies Dateien mit Pandas sicher ein, beachte Kodierungen, Trennzeichen und Datumsformate, und nutze Chunking für große Bestände. Verbinde Datenbanken über SQLAlchemy, respektiere Limits bei Web‑APIs, protokolliere Parameter und bewahre Rohdaten unverändert auf, damit Nachvollziehbarkeit erhalten bleibt.

02

Bereinigung als reproduzierbarer Prozess

Definiere klare Regeln für fehlende Werte, Duplikate, Ausreißer und inkonsistente Kategorien. Setze Pipe‑Muster, kleine Validierungstests und Profiling ein, damit Transformationen transparent sind, Annahmen sichtbar bleiben und das Team Fehler früh erkennt, bevor sie Modelle verfälschen. Ein leichtes Profiling-Skript entdeckte einst einen verschobenen Zeitstempel, der Trends scheinbar umkehrte.

03

NumPy nutzen, wenn es auf Tempo ankommt

Verstehe Vektorisierung, Broadcasting und Speicherlayout, um Schleifen zu vermeiden und numerische Operationen drastisch zu beschleunigen. Kombiniere NumPy‑Arrays mit Pandas effizient, achte auf Typkonvertierungen, und messe Performance pragmatisch, bevor du Optimierungen zielgerichtet und messbar einsetzen kannst.

Explorative Analyse und aussagekräftige Visualisierung

Klare Fragen führen zu klaren Bildern. Du lernst, Hypothesen zu formulieren, Muster mit gruppierten Kennzahlen zu entdecken und Zusammenhänge visuell zu prüfen. Matplotlib, Seaborn und Plotly liefern Grafiken, die Diskussionen erleichtern, Annahmen testen und Handlungsempfehlungen plausibel untermauern.

Statistikfundament und Feature Engineering

Ohne valides Fundament werden selbst elegante Modelle fragil. Du stärkst dein Verständnis für Stichproben, Verteilungen, Testverfahren und Konfidenzintervalle und formst Merkmale, die echte Signale tragen. So sinkt Rauschen, steigt Erklärbarkeit, und Modelle generalisieren zuverlässiger über Datensätze hinweg.

Maschinelles Lernen mit scikit‑learn strukturiert aufbauen

Modellfamilien verstehen und vergleichen

Vergleiche lineare und baumbasierte Ansätze, K‑Nachbarn und Support‑Vector‑Maschinen, und verbinde Modellintuiton mit Metriken wie ROC‑AUC, MAE oder F1. Beobachte Bias‑Variance‑Trade‑offs, und nutze Lernkurven, um systematisch Grenzen, Datenbedarf und sinnvolle Komplexität abzuleiten, für deinen Kontext präzise. In einem internen Benchmark gewann zunächst ein schlichtes lineares Modell, bis zusätzliche Daten die Bäume nach vorne brachten.

Pipelines, Vorverarbeitung und Modellwahl

Baue saubere Pipelines mit ColumnTransformer, skaliere nur, wo nötig, und kapsle Encoding, Imputation sowie Modelle in GridSearchCV. Dokumentiere Parameter, speichere Artefakte und nutze solide Basislinien, damit Verbesserungen messbar, nachvollziehbar und reproduzierbar werden, im Team gemeinsam.

Ergebnisse transparent erklären

Nutze Permutations‑Importance, SHAP und Partial‑Dependence‑Plots, um Modelle interpretierbar zu machen. Erkläre Annahmen, zeige Stabilität über Cross‑Validation, und verbinde Erkenntnisse mit Entscheidungskriterien, damit Empfehlungen verständlich werden und Vertrauen bei Stakeholdern wachsen kann, über mehrere Szenarien hinweg.

Projekte, Portfolio und Schritt in die Praxis

Lernen wird nachhaltig, wenn Ergebnisse nutzbar sind. Du planst realistische Projekte, definierst klare Lieferobjekte und präsentierst gewonnene Erkenntnisse verständlich. So wächst ein überzeugendes Portfolio, das deinen Weg, deine Entscheidungen und deinen Beitrag zu messbarem Nutzen sichtbar macht.

Drei Projektbahnen für greifbaren Fortschritt

Starte mit datengetriebener Bereinigung und EDA auf offenen Datensätzen, wechsle zu einer Vorhersageaufgabe mit sauberer Validierung, und schließe mit einer kleinen End‑to‑End‑App ab. Dokumentiere Ziele, Datenquellen und Ergebnisse, damit Außenstehende deinen Lernweg nachvollziehen und bewerten können.

Arbeiten wie ein Team

Nutze Git und Pull‑Requests, schreibe klare Readmes, pflege Issues und setze einfache Tests. Versioniere Daten mit DVC oder Alternativen, halte Metriken fest und automatisiere Checks, damit Qualität wächst, und Feedback von Mitlernenden gezielt, freundlich und wirksam wird.

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