Daten visualisieren
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Das Tutorial gibt einen Überblick über die verschiedenen Python-Bibliotheken,
die ihr zur Datenvisualisierung einsetzen könnt. Es ist entstanden aus den
cusy-Schulungen zur `Datenvisualisierung mit Python
<https://cusy.io/de/unsere-schulungsangebote/python-schulungen-fuer-analysten-wissenschaftler-und-ingenieure>`_.

Aktuell ist es sehr schwierig, einen :doc:`overview` zu erhalten. Im Folgenden
versuchen wir, die Suche nach der passenden Bibliothek zu vereinfachen, indem
wir einige Aspekte genauer beleuchten:

* :ref:`technologies`
* :ref:`core-libs`
* :ref:`pandas-plot-api`
* :ref:`further-high-level-apis`
* :ref:`big-data`
* :ref:`chart-types` (Statistische Darstellungen, regelmäßige und
  unregelmäßige Gitter :abbr:`etc. (et cetera)`)

Anschließend geben wir eine praktische Einführung in die gebräuchlichsten
Python-Bibliotheken.

Wir behandeln hier jedoch nicht :doc:`Design-Prinzipien
<cusy-design:viz/diagram-anatomy/index>`, den
:doc:`cusy-design:viz/diagram-anatomy/index`, :doc:`Data-Storytelling
<cusy-design:viz/data-storytelling>` oder die :doc:`Auswahl des passenden
Diagrammtyps <cusy-design:viz/types/index>`. Hierzu verweisen wir jedoch gerne
auf das :doc:`cusy-design:index`.

Darüberhinaus ist das PyViz-Tutorial Teil einer Reihe von Tutorials zur
Datenanalyse und -visualisierung:

* `Python Basics <https://python-basics-tutorial.readthedocs.io/de/latest/>`_
* :doc:`jupyter-tutorial:index`
* :doc:`python4datascience:index`

Alle Tutorials dienen als Seminarunterlagen für unsere aufeinander abgestimmten
Trainings:

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| Dauer         | Titel                                                        |
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| 3 Tage        | `Einführung in Python`_                                      |
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| 2 Tage        | `Fortgeschrittenes Python`_                                  |
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| 2 Tage        | `Entwurfsmuster in Python`_                                  |
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| 2 Tage        | `Effizient Testen mit Python`_                               |
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| 1 Tag         | `Software-Dokumentation mit Sphinx`_                         |
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| 2 Tage        | `Technisches Schreiben`_                                     |
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| 3 Tage        | `Jupyter-Notebooks für effiziente Data-Science-Workflows`_   |
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| 2 Tage        | `Numerische Berechnungen mit NumPy`_                         |
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| 2 Tage        | `Daten analysieren mit pandas`_                              |
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| 3 Tage        | `Daten lesen, schreiben und bereitstellen mit Python`_       |
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| 2 Tage        | `Daten bereinigen und validieren mit Python`_                |
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| 5 Tage        | `Daten visualisieren mit Python`_                            |
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| 1 Tag         | `Datenvisualisierungen gestalten`_                           |
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| 2 Tage        | `Dashboards erstellen`_                                      |
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| 3 Tage        | `Code und Daten versioniert und reproduzierbar speichern`_   |
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| Abonnement    | `Neues aus Python für Data-Science`_                         |
| à 2 h im      |                                                              |
| Quartal       |                                                              |
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.. _`Einführung in Python`:
   https://cusy.io/de/unsere-schulungsangebote/einfuehrung-in-python
.. _`Fortgeschrittenes Python`:
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.. _`Datenvisualisierungen gestalten`:
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