DataAnalytics for Beginners

##### DataAnalytics für Anfänger ######

Diese App deckt alle Konzepte ab, die Programmierer zur Entwicklung ihrer Fähigkeiten benötigen:

 Enthält über 750 Lern- und Algorithmus-basierte Programme mit Quellcode.

 Enthält nur Programmquellcode und Ausgabe-Snapshots (es enthält keine Theorie, für die Theorie sind viele Bücher verfügbar).

 Wir verwenden Python Interpreter und Bibliotheken für die DataAnalytics-Programmierung.

 Wir verwenden den Texteditor PyCharm, der bei Anfängern und professionellen Programmierern beliebt ist und auf allen Betriebssystemen gut funktioniert.

 Jedes Kapitel enthält eine gut geplante und organisierte Sammlung von Programmen.

 Diese App wird auch für Anfänger, Lehrer und Trainer der DataAnalytics-Programmierung sehr hilfreich sein.

 Wir verwenden kleine Variablen- oder Bezeichnernamen für eine bessere Lesbarkeit in digitalen Medien wie Kindle, iPad, Tab und Mobilgeräten.

 Diese App bietet einen viel einfacheren Ansatz zum Codieren.

 Ein einfacherer Ansatz wird verwendet, um die Programme sowohl für Anfänger als auch für Profis zu organisieren.

-------- BESONDERHEIT ----------

- Enthält über 750 DataAnalytics-Lernprogramme mit Ausgabe.

- Sehr einfache Benutzeroberfläche (UI).

- Schritt-für-Schritt-Beispiele zum Erlernen der DataAnalytics-Programmierung.

- Diese DataAnalytics-Lern-App ist komplett OFFLINE.

- Diese App enthält auch Links zu allen „Unseren Lern-Apps“.

----- Beschreibung des DataAnalytics-Lernens -----

[KAPITELLISTE]

1. Python-Einführung, Datentypen und Operatoren

2. Auswahl, Iteration und Strings

3. Liste, Tupel, Wörterbuch und Menge

4. Bibliotheksfunktionen, Funktionen, Module und Pakete

5. Klassen und Objekte sowie Vererbung und Ausnahmebehandlung

6. Lambda-Funktion, Listenverständnis, Zuordnen, Filtern und Reduzieren

7. NumPy-Einführung

8. Array-Erstellung und Attribute

9. Arithmetische Operationen

10. Indizierung und Slicing

11. Mathematische Funktionen

12. String-Funktionen

13. Statistik-, Such- und Sortierfunktionen

14. Erweiterte Indizierung und Übertragung

15. Array-Manipulation

16. Matplotlib-Einführung

17. Liniendiagramme

18. Streudiagramme

19. Balkendiagramme

20. Kreisdiagramme

21. Histogrammdiagramme

22. Boxplot-Diagramme

23. Anpassen von Plots/Diagrammen

24. Pandas-Einführung

25. Serienattribute und -methoden

26. Indizierung und Slicing in Serie

27. Serienoperationen

28. DataFrame-Erstellung und -Attribute

29. Indizierung, Auswahl und Zugriff auf Daten

30. DataFrame-Iteration und -Operationen

31. DataFrame-Export und -Import

32. Statistische Operationen

33. Umgang mit fehlenden Daten

34. Kombinieren und Gruppieren von DataFrames

35. Diagramme mit DataFrame zeichnen

------- Vorschläge erbeten -------

Bitte senden Sie Ihre Vorschläge zu dieser DataAnalytics-Lern-App per E-Mail an [email protected].

##### Wir wünschen Ihnen alles Gute !!! #####