Datenvisualisierung mit Python
Daten verständlich visualisieren und Ergebnisse überzeugend kommunizieren
01 Intro
Eine gute Visualisierung macht Strukturen und Zusammenhänge sichtbar, ohne
die Daten zu verzerren oder den Betrachter mit unnötiger Gestaltung
abzulenken. Die entscheidende Frage ist deshalb nicht, wie ein möglichst
spektakuläres Diagramm entsteht, sondern welche Darstellung eine konkrete
Aussage am besten unterstützt.
Der Kurs vermittelt die praktische Datenvisualisierung mit Python und
verbindet technische Umsetzung mit den Grundlagen guter visueller
Kommunikation. Die Teilnehmer entwickeln Diagramme für Exploration, Analyse
und Präsentation und lernen, typische irreführende oder schwer
verständliche Darstellungen zu erkennen.
Kurs-ID
DATA-004
Dauer
2 Tage
Format
Präsenz · Live Online · Inhouse
Vorkenntnisse
Python-Grundkenntnisse und grundlegender Umgang mit tabellarischen Daten
02 Trainingsprogramm
Inhalte
Aufgabe der Datenvisualisierung
- Exploration und Kommunikation
- Daten, Aussage und Zielgruppe
- visuelle Wahrnehmung
- Vergleichbarkeit
- Informationsdichte
- Diagramm statt Dekoration
Visualisierung mit Python
- Pandas Plotting
- Matplotlib
- Seaborn
- Zusammenspiel der Bibliotheken
- Figure und Axes
- reproduzierbare Visualisierungen
Diagrammtyp nach Fragestellung auswählen
- Vergleiche
- Verteilungen
- Entwicklungen
- Zusammenhänge
- Anteile
- Auswahl ungeeigneter Diagrammtypen vermeiden
Kategoriale Daten darstellen
- Balken- und Säulendiagramme
- gruppierte Darstellungen
- Sortierung
- viele Kategorien
- Beschriftungen
- Anteile und absolute Werte
Verteilungen visualisieren
- Histogramme
- Boxplots
- Violinplots
- Dichtekurven
- Quantile
- Vergleich mehrerer Verteilungen
Zusammenhänge darstellen
- Scatterplots
- Größe und Farbe als zusätzliche Dimensionen
- Trendlinien
- Überlagerungen
- Korrelationen
- Scatterplot-Matrizen
Zeitreihen visualisieren
- Liniendiagramme
- Zeitachsen
- mehrere Reihen
- Trends
- saisonale Strukturen
- Ereignisse markieren
Mehrdimensionale Daten
- Facetten
- Small Multiples
- Heatmaps
- Pivot-basierte Darstellungen
- Kategorien kombinieren
- Grenzen visueller Dimensionen
Diagramme verständlich gestalten
- Titel
- Achsen
- Einheiten
- Legenden
- Beschriftungen
- Hervorhebung relevanter Informationen
Irreführende Visualisierungen vermeiden
- abgeschnittene Achsen
- ungeeignete Skalierung
- 3D-Diagramme
- Flächen- und Volumenverzerrung
- Cherry Picking
- Scheingenauigkeit
Visualisierungen für Berichte und Anwendungen
- wiederverwendbare Plot-Funktionen
- Exportformate
- Auflösung
- Notebook und Bericht
- automatisierte Diagrammerzeugung
- konsistente Darstellung
Praktisches Visualisierungsprojekt
- Analysefrage bestimmen
- geeignete Diagrammtypen auswählen
- Visualisierungen implementieren
- Darstellungen überarbeiten
- Aussage und Gestaltung prüfen
- Ergebnisse präsentieren
03 Durchführung
Rahmen und Organisation
Dauer
2 Tage
Durchführung
Präsenz oder Live Online, vorzugsweise als Inhouse-Schulung
Schwerpunkt
Inhouse-Schulungen für Unternehmen und Teams
Sprache
Deutsch, englische Fachbegriffe und Dokumentation
Unterlagen
Kursunterlagen, Beispiele und Übungsaufgaben
Technik
Eigener Rechner mit Python, Jupyter und den gängigen Visualisierungsbibliotheken
Inhouse-Schulungen
Eigene Datenbestände, Berichtsformate und Gestaltungsvorgaben können in
die Übungen einbezogen werden.
04 Zielgruppe
Für wen ist der Kurs gedacht?
Data Analysts, Entwickler, technische Fachkräfte und Anwender, die
Analyseergebnisse mit Python verständlich darstellen und kommunizieren
möchten.
Voraussetzungen
Grundkenntnisse in Python. Grundlegende Erfahrung mit Pandas ist
hilfreich.
05 Lernziele
Was Sie nach dem Kurs können
Die Teilnehmer können geeignete Diagrammtypen auswählen, Visualisierungen
mit Python erstellen und gestalten, typische Darstellungsfehler erkennen
und Analyseergebnisse adressatengerecht visualisieren.
06 FAQ
Häufige Fragen
Welche Bibliotheken werden verwendet?
Im Mittelpunkt stehen Matplotlib und Seaborn sowie die direkte Visualisierung aus Pandas.
Werden Dashboards entwickelt?
Nein. Der Schwerpunkt liegt auf Datenvisualisierung. Interaktive Dashboards sind ein eigener Themenbereich.
Geht es auch um Gestaltung?
Ja, allerdings nicht um Grafikdesign, sondern um Wahrnehmung, Vergleichbarkeit und verständliche Datenkommunikation.