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In der frühen Phase der explorativen Datenanalyse (EDA) ist es entscheidend, Datenqualitätsprobleme frühzeitig zu erkennen und zu beheben. Mit sieben gezielten Python-Tricks können Analysten schnell fehlende Werte, Ausreißer, inkonsistente Datentypen und andere häufige Fehler identifizieren und korrigieren.

Python dominiert die Welt der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens, weil sein Ökosystem einfach unglaublich ist.

In dem Artikel erfahren Sie, wie Sie von Grund auf eine leistungsstarke Sensor‑Datenpipeline aufbauen und damit die wahre Geschwindigkeit von Pythons Kern für wissenschaftliches Rechnen freisetzen. Durch praxisnahe Beispiele lernen Sie, NumPy gezielt einzusetzen, um große Datenmengen effizient zu verarbeiten und aussagekräftige Analysen zu erstellen.

In dem Beitrag „Using NumPy to Analyze My Daily Habits (Sleep, Screen Time & Mood)“ wird die Frage gestellt, ob man mit NumPy die Auswirkungen persönlicher Gewohnheiten auf Stimmung und Produktivität untersuchen kann. Der Autor nutzt dabei die leistungsstarke Bibliothek, um tägliche Daten zu Schlafdauer, Bildschirmzeit und Stimmungsschwankungen zu sammeln und auszuwerten.

Mit der Veröffentlichung von Python 3.14 wird das langjährige Global Interpreter Lock (GIL) endgültig abgeschafft. Dadurch kann der Interpreter echte Parallelität nutzen und mehrere Threads gleichzeitig ausführen, was insbesondere für rechenintensive Anwendungen und datenbanknahe Workloads von großem Nutzen ist.

Der Wechsel von Excel zu Python kann Analysten dabei helfen, Datenanalysen schneller, flexibler und skalierbarer durchzuführen. Mit den richtigen Schritten lässt sich der Übergang reibungslos gestalten.