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

• Einlesen von Daten aus externen Quellen

• Diagramm- und Skalentypen

Lernressourcen

6MB

240425_Grafische Darstellung von Daten.pdf

pdf

• How to Set up VS Code for Data Science and AI

• Copilot explained in less than 5 minutes

• Overview on GitHub Copilot in VS Code

• Optionale lokale Installation von Python und VS Code

Bis zur nächsten Woche solltet Ihr...

• diese Einführung zum Arbeiten mit Pandas durcharbeiten (nur Lektion 1).

• dieses Video zum Importieren von Daten als Pandas-Dataframe schauen (18 Minuten).

• diese Einführung zum Erstellen von Visualisierungen mit Matplotlib durcharbeiten (nur Lektion 1).

• dieses Video (4 Minuten) anschauen, um die Relevanz von Konfidenz-Intervallen zu verstehen.

• einen GitHub Codespace anlegen und dort die Dateien „kiwo.csv“, „umsatzdaten_gekuerzt.csv“ und „wetter.csv“ aus diesem Github-Repository speichern.

• 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.

• in einem zweiten Schritt zusätzlich Konfidenzintervalle der Umsätze je Wochentag hinzufügen.

• in einem weiteren Schritt die Wochentage in der Abbildung von Montag bis Sonntag ordnet.