by Efim Shliamin https://shliamin.github.io/
Python ist eine der am weitesten verbreiteten Programmiersprachen im Bereich der Datenanalyse. Seine einfache Syntax und die enorme Vielfalt an Bibliotheken machen es zu einem der bevorzugten Werkzeuge für Datenwissenschaftler und Analysten. Besonders in Deutschland, wo Unternehmen zunehmend auf datengetriebene Entscheidungen setzen, ist Python von unschätzbarem Wert. Seine Vielseitigkeit und Effizienz tragen dazu bei, große Datenmengen zu verarbeiten und wertvolle Einblicke zu gewinnen, die Unternehmen bei der Entscheidungsfindung unterstützen.
NumPy: Diese Bibliothek bietet grundlegende Funktionen zur schnellen Verarbeitung von Arrays und für mathematische Operationen. Sie ist besonders nützlich für numerische Berechnungen und bildet die Basis vieler weiterer Bibliotheken.
Pandas: Pandas ist das ideale Werkzeug für die Arbeit mit strukturierten Daten, wie z.B. tabellarischen Daten. Es erleichtert das Laden, Filtern und Aggregieren großer Datensätze und ist daher in der Datenanalyse unverzichtbar.
Matplotlib und Seaborn: Für die Visualisierung von Daten sind Matplotlib und Seaborn unverzichtbar. Mit ihnen lassen sich Datenmuster leicht verständlich darstellen, was für die Kommunikation von Ergebnissen besonders wichtig ist.
Scikit-Learn: Diese Bibliothek ist die erste Wahl für maschinelles Lernen. Sie bietet eine große Auswahl an Algorithmen für Klassifikation, Regression und Clustering.
TensorFlow und Keras: Wenn es um Deep Learning geht, sind TensorFlow und Keras die besten Optionen. Diese Bibliotheken ermöglichen das Erstellen komplexer neuronaler Netze und werden oft für Anwendungen wie Bild- und Spracherkennung eingesetzt.
Marktanalyse und Verkaufsprognosen: Einzelhandelsunternehmen in Deutschland nutzen Python, um Verbrauchstrends zu analysieren und Verkaufsprognosen zu erstellen. Mit Pandas und Scikit-Learn können sie Vorhersagemodelle entwickeln, die ihnen helfen, Produkte zu optimieren und auf saisonale Nachfrageschwankungen zu reagieren.
Finanzielle Prognosen und Risikoanalyse: Deutsche Banken und Finanzinstitute setzen Python für Risikoanalysen und zur Erstellung finanzieller Prognosen ein. Dank seiner leistungsfähigen Bibliotheken lässt sich Python einsetzen, um große Mengen historischer Daten zu analysieren und Modelle zur Vorhersage von Marktveränderungen zu erstellen.
Datenanalyse im Gesundheitswesen: Im Gesundheitswesen ist die Analyse medizinischer Daten von entscheidender Bedeutung. Python unterstützt Forscher und Analysten dabei, Muster in großen Datensätzen zu erkennen, die z.B. für die Diagnose und Behandlung von Krankheiten genutzt werden können. Die Visualisierung dieser Daten kann wichtige Einblicke für medizinische Fachkräfte liefern.