PyData Workflow mit Jupyter Lab

Jupyter Lab ist die Re-Implementierung der beliebten Jupyter Notebooks und bietet neben einem modernem, aufgeräumten Frontend zahlreiche neue Funktionen für einen verbesserten Workflow. Eine flexible Fensterverwaltung verspricht mehr Übersicht, automatische Reloads ermöglichen das Arbeiten mit Echtzeitdaten. Des Weiteren ermöglicht die neue Plug-in-Architektur Funktionen wie kollaboratives Arbeiten an einem Notebook im Google-Docs-Stil sowie weitgehende Anpassungsmöglichkeiten des Bedienkonzepts auf den eigenen Workflow.

Neben den neuen Jupyter-Lab-Funktionen zeigt der Vortrag Best Practices und stellt einige kuratierte Bibliotheken für die Datenanalyse mit Python vor.

Vorkenntnisse
Grundlegendes Verständnis für Python und von der Arbeit mit gängigen Bibliotheken wie Pandas wäre hilfreich

Lernziele
* Einführung in die neuen Möglichkeiten mit Jupyter Lab
* Hilfreicher Tipps und Tricks bei der Datenanalyse
* Erklärung, wie Jupyter Lab mit eigenen Plug-ins erweitert werden kann
* Vorstellung einiger hilfreicher Python-Bibliotheken (pandas-profiling, RISE etc.)

// Nico Kreiling
@nicokreiling

ist stets neugierig und begeistert sich schnell für neue Technologien. Er arbeitet als Big Data Scientist bei inovex und produziert den inoTecCast, einen Entwickler-Podcast, in dem spannende, innovative Technologien erklärt werden.