auf Anfrage
3 Tage
Englisch
Berlin
Teilnahmebescheinigung
Prรคsenz
LEHRENDE*R
Dr. Dina Deifallah
1.295 โฌ
Anerkannt als Bildungszeit
INTERACTIVE DATA VISUALISATION
Datenvisualisierung spielt eine entscheidende Rolle bei der Umwandlung komplexer Datensรคtze in leicht verstรคndliche Darstellungen. Sie ermรถglicht es Einzelpersonen, Unternehmen und Forschenden in ihren Daten Muster, Trends und Beziehungen zu entdecken. Die Beherrschung der Datenvisualisierung verbessert nicht nur die analytischen Fรคhigkeiten, sondern erhรถht auch die Fรคhigkeit, Erkenntnisse auf visuell ansprechende Weise zu vermitteln, was letztendlich zu fundierteren Entscheidungen und erfolgreichen Ergebnissen in verschiedenen beruflichen Kontexten fรผhrt.
Lernziele
In diesem Kurs lernen Teilnehmende eine Vielzahl von Visualisierungen zu erstellen, von einfachen Liniendiagrammen bis hin zu komplexen Choroplethen, unter Verwendung von Plotly, einer leistungsstarken Python-Grafikbibliothek, die die Erstellung interaktiver, professioneller Grafiken und Diagramme ermรถglicht. Teilnehmende lernen auch, Visualisierungen in Bezug auf Layout, Farbpalette, Interaktivitรคt und mehr anzupassen. Schlieรlich werden Teilnehmende in Dash eingefรผhrt, ein auf Plotly aufbauendes Python-Framework, das fรผr den Aufbau intuitiver und anpassbarer webbasierter Dashboards entwickelt wurde.Inhalt
Interaktive Datenvisualisierung mit Plotly- Plotly-Installation
- Grundstruktur von Plotly-Figuren
- Plotly Express versus Figure Objects
- Balken- und Tortendiagramme
- Histogramme
- Boxplots
- Linien-, Streu-, Blasen- und Mehrfachdiagramme
- Heatmaps
- Choroplethen
- Anpassen von Spuren, Achsen, Legenden, Tooltip
- Farbanpassung
- Farbpaletten-Generierungstools
- Hinzufรผgen von Annotationen
- Dash und Jupyter-Dash installieren
- Struktur und Erstellung einer Dash-Anwendung
- Dash HTML-Layouts
- Hinzufรผgen von Plotly-Visualisierungen
- Hinzufรผgen von Interaktivitรคt mit Dropdowns, Checklisten und Schiebereglern
- Hinzufรผgen von Interaktivitรคt mit DatePickerSingle und DatePickerRange
- Dash Callback-Funktionen
- Styling von HTML-Komponenten
Im Laufe des Kurses werden Teilnehmende verschiedene รถffentliche Datensรคtze verwenden und รbungen im Unterricht durchfรผhren.
Zielgruppe
Dieser Kurs richtet sich an Fachpersonal und Forschende, die hรคufig mit Daten arbeiten und lernen mรถchten, wie sie hochwertige und wirkungsvolle interaktive Datenvisualisierungen mit Open-Source-Software erstellen kรถnnen.Dieser Kurs ist gemรคร ยง 10 (5) Berliner Bildungszeitgesetz (BiZeitG) anerkannt.
Teilnahmevoraussetzungen
- Englisch auf B1-Niveau
- Programmierkenntnisse in Python (insbesondere Datenmanipulation mit Pandas)
- Laptop (kein spezifisches Betriebssystem erforderlich) + installiertes Python-Programm + Headset mit Mikrofon
Termine
Zurzeit keine Termine. Bitte kontaktieren Sie uns bei Interesse.LEHRENDE*R
Dr. Dina Deifallah ist Dozentin fรผr Data Science und Analytics an der Internationalen Hochschule fรผr angewandte Wissenschaften (IUBH). Zudem arbeitet sie als Gastdozentin in der Summer and Winter School an der Technischen Universitรคt Berlin und an der Universitรคt Europa. Seit 2018 hat sie in verschiedenen Start-ups in Europa als Data Scientist und Data Science Coach gearbeitet. Sie promovierte im Bereich Kommunikationstechnik mit Schwerpunkt auf KI-Optimierungsalgorithmen und verfรผgt รผber mehr als 15 Jahre Erfahrung in der akademischen Lehre.
