Datenanalyse und -visualisierung

Eine Schulung zur Datenanalyse und -visualisierung ist ein vielschichtiger Prozess, der den Teilnehmenden die Fähigkeiten vermittelt, aussagekräftige Erkenntnisse aus vielfältigen Datensätzen zu gewinnen. Ein grundlegender Aspekt dieses Trainings ist die Beherrschung der Programmierung in Python, einer vielseitigen Sprache, die häufig für die Datenbearbeitung und -analyse eingesetzt wird. Unsere Trainings behandeln Themen wie die Analyse von Biobildern, den Umgang mit georäumlichen und zeitlichen Daten sowie die Aufbereitung tabellarischer Daten mit Tools wie Pandas. Die Teilnehmenden erwerben Fachkenntnisse in der Bereinigung, Transformation und Bearbeitung strukturierter Daten, wodurch sie in die Lage versetzt werden, effizient mit großen Datensätzen zu arbeiten.

Maschinelles Lernen ist ein wesentlicher Bestandteil der Datenanalyse. Im Rahmen des Training werden häufig Python-Bibliotheken wie scikit-learn, umap-learn, PyTorch und Transformers behandelt – beliebte Bibliotheken zur Implementierung verschiedener Algorithmen des maschinellen Lernens. Teilnehmende erwerben das Wissen und die Fähigkeiten, um Techniken des überwachten und unüberwachten Lernens zur Lösung von Prognose- und Klassifizierungsproblemen anzuwenden.

Eine effektive Datenvisualisierung ist für die Vermittlung von Erkenntnissen unerlässlich,. Unser Trainingsprogramm legt den Schwerpunkt auf die Erstellung aussagekräftiger Visualisierungen, die die Datenexploration und -kommunikation erleichtern. Dabei werden Techniken zur Erstellung interaktiver Diagramme und Dashboards unter Verwendung von Bibliotheken wie Seaborn und Streamlit vermittelt.

Letztendlich vermittelt eine Schulung in Datenanalyse und -visualisierung den Teilnehmern umfassende Kompetenzen zur Erforschung und Interpretation von Daten, sei es in der wissenschaftlichen Forschung, in der Geschäftsanalytik oder in anderen Bereichen. Das interdisziplinäre Wissen versetzt unsere Teilnehmenden in die Lage, datengestützte Entscheidungen zu treffen und Erkenntnisse effektiv zu vermitteln, was zum Fortschritt in verschiedenen Bereichen beiträgt. Einige unserer Trainings richten sich an bestimmte Fachrichtungen und konzentrieren sich auf Datenanalysetechniken, die auf den jeweiligen Fachbereich zugeschnitten sind.

Trainings

• Summer School (Juni 2025)
• AI4Seismology Training (Mai 2025)
• Python zur Datenanalyse in den Sozialwissenschaften Part1, Part 2, Part 3 (2024/2025)
• Jupyter Hub auf HPC (2024)
• Summer School (Juni 2024)
• Bio-image Data Science Training (Mai 2024)

Living Lab Lectures zum Thema

• Graph Multi-Cuts und Image Analysia (auf Englisch)
• Zeitliche Graphenanalyse (auf Englisch)
• Datenschutzkonforme Datenverarbeitung und maschinelles Lernen (auf Englisch)
• Unsicherheitsbewusste visuelle Analytik in den Biowissenschaften (auf Englisch)
• Sprachmodelle für die Codegenerierung (auf Englisch)
• FloodVis: Visualisierung von Hochwasserprognosen in VR (auf Englisch)
• Optimierung von 3D-Druckprozessen mithilfe physikgestützter maschineller Lernverfahren (auf Englisch)

Weiterführende Informationen

• Napari Tutorial (Englisch)
• NFDI4BioImage Lehr- und Lernmaterialien (auf Englisch)
• Python Grundlagen (auf Englisch)
• Prompt-Engineering für die Analyse von Biobildern (auf Englisch)