Phase 1 · 01.10 – 31.12.2023

Einstieg Datenanalyse & Agile Methoden

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Übersicht

Explorative Analyse realer Werksdaten in Jupyter Notebooks mit Python, Pandas und Plotly. Mitarbeit in DevOps Teams sowie Recherche und Dokumentation zu SSH, AWS, Cloud Computing, REST-API und agilen Methoden.

Inhalte

In dieser Phase lag der Schwerpunkt auf dem Datenmanagement und der Auswertung großer Datensätze im Umfeld von Process Intelligence.

Datenanalyse mit Python

Arbeit mit Pandas und Plotly zur Analyse und grafischen Aufbereitung von Datensätzen in Form von Bubble-Charts in Jupyter Notebooks.

Explorative Werksdatenanalyse

Explorative Datenanalyse zu Werksaufenthalten – Muster und Zusammenhänge in realen Betriebsdaten erkennen und aufbereiten.

Teamarbeit & Moderation

Erfahrungen in Teamarbeit und Moderation, u. a. bei der Vorbereitung und Durchführung eines Team-Retros.

Technische Recherche

Eigenständige Auseinandersetzung mit SSH-Verschlüsselung, AWS, Cloud Computing, REST-APIs sowie agilen Methoden (Scrum, Kanban) – dokumentiert in Markdown und in ein Git-Repository übertragen.

Ergebnis

Grundlegendes Verständnis für Datenanalyse mit Python/Jupyter, erste Erfahrung mit explorativer Analyse realer Werksdaten, solides Fundament in agilen Methoden, Cloud-Grundlagen und REST-Schnittstellen.