Dieser Kurs führt Sie durch den Prozess der Umwandlung von Finanz-Rohdaten in einen bereinigten, zuverlässigen Datensatz mithilfe von Python und pandas. Zunächst lernen Sie, wie Sie Daten in eine Notebook-Umgebung laden und schnelle Überprüfungen durchführen, um strukturelle Probleme, Formatierungsinkonsistenzen, ungewöhnliche Zahlenmuster und fehlende Werte zu identifizieren. Aufbauend auf diesen Erkenntnissen wenden Sie grundlegende Bereinigungstechniken an, die Analysten täglich nutzen – Korrektur von Datentypen, Standardisierung von Textkategorien, Behebung oder Dokumentation fehlender Werte sowie das Entfernen von Duplikaten. Durch angeleitete Schritt-für-Schritt-Anleitungen, praktische Übungen und interaktive Reflexion entwickeln Sie einen wiederholbaren Arbeitsablauf, den Sie für die Budgetierung, Prognosen, Berichterstattung oder jede andere Analyse anwenden können, die auf fundierten Finanzinformationen basiert. Am Ende des Kurses werden Sie in der Lage sein, analysierbare Datensätze sicher aufzubereiten, fundierte Entscheidungen zur Datenbereinigung zu treffen und Ihren Prozess Kollegen und Stakeholdern klar zu vermitteln.