# Woche 2 - Import und Visualisierung von Daten

### Diese Woche werden wir...

folgende Themen behandeln:

* VSCode und GitHub Code Spaces
* KI-unterstützte Programmierung
* Darstellung von unterschiedlichen Datenstrukturen&#x20;
* Einlesen von Daten aus externen Quellen
* Diagramm- und Skalentypen

### Lernressourcen

{% file src="https://4020123021-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F-MHobCAnoTQkN71lOgdv%2Fuploads%2FDLMuMHLw4TvRvPvyYjfn%2F241107_Grafische%20Darstellung%20von%20Daten.pdf?alt=media&token=e52f4fe1-3ee3-4de4-8821-71f18b9cfe3a" %}

* [Copilot explained in less than 5 minutes](https://youtu.be/jXp5D5ZnxGM)
* [Overview on GitHub Copilot in VS Code](https://code.visualstudio.com/docs/copilot/overview)
* Optionale [lokale Installation von Python und VS Code](https://www.datacamp.com/tutorial/setting-up-vscode-python)
* [Beispiele](https://github.com/opencampus-sh/einfuehrung-in-data-science-und-ml/blob/main/02_Grafische%20Darstellungen/example_plots.ipynb) für die grafische Darstellung von Daten

### Bis zur nächsten Woche solltet Ihr...

* [x] [diese](https://campus.datacamp.com/courses/data-manipulation-with-pandas/transforming-dataframes)[ Einführung](https://campus.datacamp.com/courses/data-manipulation-with-pandas/transforming-dataframes) zum Arbeiten mit Pandas durcharbeiten (nur Lektion 1).
* [x] [dieses Video](https://www.youtube.com/watch?v=dUpyC40cF6Q\&list=PLUaB-1hjhk8FE_XZ87vPPSfHqb6OcM0cF\&index=58) zum Importieren von Daten als Pandas-Dataframe schauen (18 Minuten).
* [x] [diese Einführung](https://app.datacamp.com/learn/courses/introduction-to-data-visualization-with-matplotlib) zum Erstellen von Visualisierungen mit Matplotlib durcharbeiten (nur Lektion 1).
* [x] [dieses Video](https://www.youtube.com/watch?v=tFWsuO9f74o) (4 Minuten) anschauen, um die Relevanz von Konfidenz-Intervallen zu verstehen.\

* [x] einen GitHub Codespace anlegen und dort die Dateien „kiwo.csv“, „umsatzdaten\_gekuerzt.csv“ und „wetter.csv“ aus [diesem Github-Repository](https://github.com/opencampus-sh/einfuehrung-in-data-science-und-ml) speichern.
* [x] ein Jupyter-Notebook oder Python-Skript erstellen, das
  * den Datensatz "umsatzdaten\_gekuerzt.csv" einliest und
  * mit Hilfe eines Balkendiagramms den Zusammenhang der durschnittlichen Umsätze je Wochentag darstellt.
* [x] in einem zweiten Schritt zusätzlich Konfidenzintervalle der Umsätze je Wochentag hinzufügen.
* [x] in einem weiteren Schritt die Wochentage in der Abbildung von Montag bis Sonntag ordnet.\
