Autor: Stefan

Nachdem wir die grundlegenden Datentypen wie int, float, str und bool kennengelernt haben, ist der nächste Schritt, Datenstrukturen zu verstehen, die mehrere Werte speichern können. In Python sind das Listen, Tupel, Sets und Dictionaries – unverzichtbar für die Arbeit mit Data Science, da sie es ermöglichen, Daten zu organisieren, zu filtern und effizient zu verarbeiten.…

In Python sind Funktionen ein zentrales Werkzeug, um Code zu strukturieren, wiederzuverwenden und lesbar zu machen. Lambda-Ausdrücke sind eine spezielle Form von Funktionen, die besonders kurze, anonyme Funktionen ermöglichen. In Data Science helfen beide, Berechnungen effizient durchzuführen und Daten zu transformieren. 1. Was ist eine Funktion? Eine Funktion ist ein Codeblock, der eine bestimmte Aufgabe…

Nachdem wir grundlegende Datentypen und Datenstrukturen kennengelernt haben, ist der nächste Schritt, Kontrollstrukturen in Python zu verstehen. Bedingungen und Schleifen ermöglichen es, Entscheidungen zu treffen und wiederholte Aufgaben effizient zu erledigen – unverzichtbar in Data Science. 1. Bedingungen: if, elif, else Bedingungen werden verwendet, um Code nur auszuführen, wenn eine bestimmte Bedingung erfüllt ist. Mehrere…

In Python sind Module und Packages zentrale Werkzeuge, um Code zu strukturieren, wiederzuverwenden und zu organisieren. Sie ermöglichen es, fertige Funktionen und Bibliotheken zu nutzen, z. B. für Data Science: Pandas, NumPy oder Matplotlib. In diesem Teil lernst du, wie Module und Packages funktionieren, wie man sie importiert und eigene erstellt. 1. Was ist ein Modul?…

In Data Science sind Dateien das Herzstück der Datenbeschaffung. Ob CSVs, Textdateien oder Excel-Tabellen – der Umgang mit Dateien ist essenziell, um Daten zu laden, zu analysieren und zu speichern. In diesem Teil lernst du, wie man in Python Text- und CSV-Dateien effizient bearbeitet. 1. Grundlegender Umgang mit Dateien In Python gibt es die eingebaute…

In Python können beim Programmieren Fehler auftreten, z. B. durch falsche Eingaben, fehlende Dateien oder unerwartete Daten. In Data Science ist das besonders relevant, da Datensätze unvollständig oder fehlerhaft sein können. Mit Fehlerbehandlung und Exceptions wird dein Code robust, stabil und sicher. 1. Was sind Exceptions? Eine Exception ist ein Fehler, der während der Programmausführung auftritt.…

In Python ist lesbarer, gut dokumentierter Code entscheidend – besonders in Data Science, wo Teams häufig zusammenarbeiten und große Projekte betreuen. Kommentare und Docstrings helfen, den Code klar zu strukturieren und verständlich zu machen. Außerdem zeigen wir Best Practices, um sauberen, wartbaren und effizienten Python-Code zu schreiben. 1. Kommentare in Python Kommentare sind Text im…

Jupyter Notebooks sind eines der wichtigsten Werkzeuge für Data Science. Sie ermöglichen es, Code, Text, Visualisierungen und Formeln in einem interaktiven Dokument zu kombinieren. Notebooks sind ideal, um Daten zu analysieren, Ergebnisse zu dokumentieren und Erkenntnisse zu präsentieren. 1. Was ist ein Jupyter Notebook? Ein Jupyter Notebook ist eine webbasierte Anwendung, die Python-Code (oder andere…

In Python-Projekten ist es entscheidend, Abhängigkeiten sauber zu verwalten. Virtuelle Umgebungen ermöglichen es, verschiedene Projekte isoliert zu betreiben, sodass Pakete und Versionen nicht miteinander in Konflikt geraten. pip ist das Standardwerkzeug, um Python-Pakete zu installieren und zu verwalten. In diesem Teil lernst du, wie du virtuelle Umgebungen erstellst, aktivierst und Pakete installierst. 1. Warum virtuelle…

In Data Science ist Pandas eine der wichtigsten Bibliotheken, um Daten zu analysieren und zu transformieren. Eine der grundlegenden Datenstrukturen in Pandas ist die Series – eine ein-dimensionale, beschriftete Liste, die sowohl Werte als auch Indizes enthält. In diesem Teil lernst du, wie man Series erstellt, manipuliert und analysiert. 1. Was ist eine Pandas Series?…