Das Handwerk umsetzen.
Ein Einblick in kleine unabhängige Projekte bekommen
Projekt Webscraping to Dash
In diesem Projekt wurde das Webscraping von über 7.500 Biersorten von der Webseite biermap24 mithilfe von Python und der Bibliothek BeautifulSoup durchgeführt. Um den umfangreichen Datenmengen gerecht zu werden und den Prozess zu optimieren, wurde Multithreading eingesetzt. Dies ermöglichte es, mehrere Webanfragen gleichzeitig zu verarbeiten und die Datenextraktion signifikant zu beschleunigen, was besonders bei einer so großen Anzahl von Biersorten entscheidend war.
Nach der Extraktion der Daten wurde eine umfassende Datenbereinigung und Datenaufbereitung mit Python vorgenommen. Hierbei wurden fehlerhafte, doppelte oder unvollständige Einträge identifiziert und entfernt, sodass die gesammelten Daten in einer strukturierten und nutzbaren Form vorlagen. Anschließend wurde mit Dash und Flask ein interaktives Dashboard entwickelt, das es den Nutzern ermöglicht, die über 7.500 Biersorten zu analysieren. Das Dashboard bietet vielseitige Filter- und Suchfunktionen, um gezielt nach bestimmten Biersorten zu suchen, Informationen zu extrahieren und die Daten nach individuellen Kriterien zu untersuchen. Dies fördert eine tiefgehende Datenanalyse und ermöglicht es den Nutzern, wertvolle Insights auf eine benutzerfreundliche Weise zu gewinnen.
Projekt Stock Analytics
In diesem Projekt wurde mit Python und dem Webframework Flask ein interaktives Dashboard entwickelt, das den Nutzern ermöglicht, einen umfassenden Überblick über den Aktienmarkt zu erhalten. Die Daten wurden über das yfinance-Modul importiert, das eine nahtlose Anbindung an historische und aktuelle Finanzdaten von verschiedenen Börsenplattformen bietet.
Das Dashboard bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche, auf der Anwender verschiedene Filtermöglichkeiten und Vergleichsfunktionen nutzen können, um spezifische Aktienkurse und Markttrends zu analysieren. Nutzer können gezielt nach Aktien suchen, unterschiedliche Zeiträume für historische Daten auswählen und die Performance von Unternehmen miteinander vergleichen. Diese Funktionen ermöglichen es, tiefere Einblicke in die Marktbewegungen zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Die interaktive Gestaltung des Dashboards sorgt dafür, dass alle Informationen intuitiv zugänglich sind. Durch die flexible Filterung und Auswahlmöglichkeiten können Nutzer gezielt bestimmte Kennzahlen und Börsenticker einsehen, während Vergleichsansichten es ermöglichen, mehrere Unternehmen parallel zu analysieren. Als Data Analyst habe ich durch diese Anwendung eine Plattform geschaffen, die sowohl leistungsstark als auch anwenderfreundlich ist, um eine effektive Marktanalyse und Entscheidungsfindung zu unterstützen.
Zum Projekt ►
Github
Weitere kleinere Projekte und Einblicke in meine Expertise im Bereich Python-Codierung sind auf meinem GitHub-Profil verfügbar. Dort finden Sie verschiedene Arbeiten, die meine Fähigkeiten in der Datenanalyse, der Anwendung von Python-Bibliotheken und der Lösung von praktischen Problemen mithilfe von Python demonstrieren.