Professionelle Jupyter Notebooks

Jeder, der Python nutzt und sich mit Daten beschäftigt, kennt sie: Jupyter Notebooks. Die meisten Nutzer haben sie auch schon verflucht, durch globale Variablen und Änderung der Ausführungsreihenfolge passieren leicht Fehler. Auch Pandas macht nicht immer, was es soll.

In diesem Vortrag zeigt Christian, wie man typische Fehler vermeidet und die Qualität der Ergebnisse sichert. Neben der Reproduzierbarkeit spielen auch die Revisionssicherheit und die visuelle Darstellung eine entscheidende Rolle für eine überzeugende Ergebnispräsentation. Dafür zeigt er Lösungsansätze und erklärt Visualisierung jenseits des Standardrepertoires.

Vorkenntnisse

- Grundkenntnisse Python und Jupyter Notebooks

Lernziele

- Jupyter Notebooks eignen sich nicht nur als Experimentierlabor zur Datenanalyse. Mit geeigneten Methoden können Daten professionell analysiert, die Datenqualität überprüft und überzeugend visualisiert werden.
- Wie die Weitergabe und Bereitstellung der Daten für andere Konsumenten bewerkstelligt werden kann.