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STATISTIK MIT PYTHON
Python ist eine populäre universelle Programmiersprache, die sich in den vergangenen Jahren neben R zu einem Branchenstandard im Bereich Data Science und Machine Learning entwickelt hat.
Bei Python handelt es um eine sehr populäre Open-Source-Programmiersprache, die 1994 vom niederländischen Softwareentwickler Guido van Rossum veröffentlicht wurde. Im Gegensatz zu R wurde sie nicht primär zur Datenanalyse bzw. zur Durchführung statistischer Auswertungen entwickelt, sondern stellt eine universell einsetzbare Programmiersprache dar. Durch Pakete wie zum Beispiel pandas (Datenanalyse), sckit-learn (Machine Learning Methoden) oder matplotlib (Datenvisualisierung) ist Python allerdings in den vergangenen Jahren zu einer der beliebtesten Programmiersprachen in den Bereichen Data Science und Machine Learning aufgestiegen. Python ist allerdings aufgrund seiner mächtigen Webframeworks (z.B. Django) auch unter Webentwicklern sehr beliebt.
Die Basisfunktionalität von Python wird mittlerweile durch mehr als 118.000 Python-Pakete erweitert. Diese erlauben die schnelle Lösung von Problemen in den verschiedensten Anwendungsfeldern. Daher verwundert es auch nicht, dass Python gemäß diverser Rankings (TIOBE, PYPL) zu den drei beliebtesten Programmiersprachen unter Entwicklern gehört. Aufgrund einer großen Online-Community gibt es zahlreiche frei verfügbare Tutorials, Handbücher und Blogs sowie Online-Schulungen auf Cousera, Udacity oder edX zu geringen Kosten.
Sollten Sie Hilfe bei der Datenanalyse mit Python benötigen, unterstützen unsere Statistiker Sie gerne. Nutzen Sie einfach unser Kontaktformular für eine kostenlose Beratung & ein unverbindliches Angebot oder kontaktieren Sie uns gerne per E-Mail oder Telefon.
Unsere Leistungen im Bereich der Datenanalyse mit Python umfassen u. a.:
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Datenaufbereitung: z.B. Filterung von irrelevanten Beobachtungen und Ausreißern, Imputation von Missing Values
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Datentransformation: z.B. Transformation von Variablen (log( ), Umpolung, etc.), Berechnung von neuen Variablen (Skalenbildung, etc.)
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Deskriptive Statistik: Beschreibung der Daten anhand gängiger statistischer Kennzahlen und Erstellung von geeigneten Grafiken (z.B. Histogramm, Häufigkeitsdiagramme, Boxplots, etc.)
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Bivariate Analysen: Visualisierung bivariater Zusammenhänge via passender Grafiken (z.B. Streudiagramm, gruppierter Boxplot, etc.), Inferenzstatistische Analysen von Gruppenunterschieden (t-Test, ANOVA, Kruskal-Wallis-Test, etc.), Berechnung von Zusammenhangsmaßen (z.B. Korrelationskoeffizienten oder einfache Regressionskoeffizienten) u. v. .m
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Multivariate Analysen: Spezifikation und Schätzung von multivariaten Modellen (z.B. Regressionsmodelle, Hauptkomponenten-, Cluster-, Faktoranalysen, Strukturgleichungsmodelle, Zeitreihen- oder Paneldatenmodelle) sowie Analyse der Forschungsfrage und der Hypothesen auf Basis der Schätzergebnisse
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Machine Learning Verfahren: z.B. Random Forest, Boosting und viele weitere Verfahren
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Natural Language Processing (NLP)
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Image Recognition
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Interpretation: Beschreibung der Vorgehensweise und verständliche Interpretation der Ergebnisse der Python Auswertungen
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Python-Coachings und -Schulungen
Diese Auflistung ist nicht abschließend. Finden Sie die von Ihnen gewünschte Python Auswertung hier nicht, dann fragen Sie einfach über unser Kontaktformular, telefonisch oder via E-Mail nach!
WARUM STATISTIKPROFIS?
Alle unsere Statistiker sind hochqualifiziert und verfügen über jahrelange Erfahrung in der statistischen Datenauswertung in R, SPSS oder Python. Durch unser großes Netzwerk an Freelancern, können wir so gut wie zu jedem Projekt einen passenden Statistikexperten bzw. ein Team von Statistikexperten vermitteln. Sie als Kunde stehen bei uns im Mittelpunkt. Wir garantieren Ihnen eine termingetreue, qualitativ hochwertige Abwicklung Ihres Statistik-Projektes. Dabei sind wir jederzeit für Sie erreichbar und halten Sie bezüglich des Fortschrittes Ihres Projektes stets auf dem Laufenden!