Es gibt mehrere Möglichkeiten, Daten zu speichern und darauf zuzugreifen, mit einer Vielzahl von Bereitstellungsstrategien und Speicheroptionen, einschließlich Datenbanken, Data Warehouses und Data Lakes. In Woche 2 werden wir uns mit dem Zugriff auf Daten in einer Datenbank beschäftigen. Wir werden uns mit relationalen Datenbanken befassen und dann SQL, eine Abfragesprache für den Zugriff auf und die Aktualisierung von Datenbanken, genauer unter die Lupe nehmen.

Probleme der realen Welt verbergen sich oft hinter großen Datenmengen. Durch die Explorative Datenanalyse (EDA) können wir wertvolle Informationen aus den Daten herausdestillieren und zuverlässige Vorhersagen darüber treffen. Mit anderen Worten: Python und Data Analytics geben Informatikern effektive Werkzeuge an die Hand, um Daten aus der realen Welt zu verstehen, zu verarbeiten und zu nutzen. Dieses Modul befasst sich eingehend mit der Verwendung der leistungsstarken Python-Bibliotheken Pandas und NumPy, um wichtige Aufgaben wie das Laden, Abfragen, Bereinigen, Zusammenfassen und Visualisieren von Daten durchzuführen.