Rec. Sess.: Python für Aktuare - Teil 3 Pandas Datenanalyse
Inhalt/Übersicht
Beschreibung
In diesem Teil des Kurses lernen wir das Python-Paket Pandas zur Datenanalyse kennen. Wir werden lernen, wie man einen Datensatz einliest und eine erste grundlegende Datenanalyse, sowie Datenaufbereitung durchführt.
Methodik
Wir nutzen interaktive Jupyter Notebooks für praktische Übungen und direktes Ausprobieren. Damit werden die Teilnehmenden aktiv in das Seminar einbezogen und Gelerntes kann sofort ausprobiert werden.
Inhalte
Einführung in Pandas:
Datenstrukturen: Series und DataFrame
Erstellen von DataFrames
Daten einlesen und erkunden:
Einlesen von Daten aus CSV-Dateien
Grundlagen der Dateninspektion (head, tail, info, describe)
Datenmanipulation und -bereinigung:
Auswahl und Filterung von Daten (loc, iloc)
Umgang mit fehlenden Werten (dropna, fillna)
Datentypkonvertierung
Berechnungen und Aggregationen (groupby, pivot_table)
Zusammenführen und Verbinden von DataFrames (merge, concat)
Technik
Websession via Zoom.
Es kann entweder eine Online-Code-Umgebung (Google Colab oder kaggle.com, für beides ist ein kostenfreier Account nötig) verwendet werden oder eine lokale Installation von Python mit beliebiger IDE.
Referent
Prof. Dr. Jonas Offtermatt, DHBW Stuttgart, ist Professor für Wirtschaftsinformatik und Ausbilder im Rahmen der CADS-Ausbildung der DAA.
Hinweise/Veranstaltungsspezifische Konditionen
Die Websession wurde bereits durchgeführt. Den Mitschnitt dieser Websession bieten wir Ihnen als recorded session an. Analog zur Originalveranstaltung erhalten Sie die gleiche Anzahl an Weiterbildungsstunden im Anschluss an die abgeschlossene Buchung automatisch Ihrem Konto gutgeschrieben.
Wir weisen darauf hin, dass alle Materialien dem Copyright unterliegen und nicht weitergegeben werden dürfen.
Voraussetzung/Konditionen
Zielgruppe
• Aktuarinnen/Aktuare und Versicherungsfachleute mit grundlegenden Python-Kenntnissen (mind. vergleichbar mit Teil 1 und 2 der 5-teiligen Reihe)
• Interessierte an Datenanalyse im Versicherungswesen
Veranstaltungsdetails
Dozierende: Jonas Offtermatt
Verfügbarkeit
Max. Teilnehmer: 195 Personen
Verfügbarkeit: ausreichend freie Plätze
Daten
Freitag, 31.10.2025
