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Author: veit

docs/index.rst

@@ -24,9 +24,79 @@ Dieses Tutorial ist nicht als Einführung in Python oder in die Programmierung i
 Allgemeinen gedacht; dafür gibt es das :doc:`python-basics:index`-Tutorial.
 Stattdessen soll es den Python Data Science Stack – Bibliotheken wie
 :doc:`/workspace/ipython/index`, :doc:`/workspace/numpy/index`,
-:doc:`/workspace/pandas/index`, :doc:`pyviz:matplotlib/index` und verwandte
-Tools – vorstellen, damit ihr anschließend eure Daten effektiv analysieren und
-visualisieren könnt.
+:doc:`/workspace/pandas/index`, und verwandte Tools – vorstellen, damit ihr
+anschließend eure Daten effektiv analysieren könnt. Darüberhinaus gibt es von
+uns noch das `Jupyter Tutorial
+<https://jupyter-tutorial.readthedocs.io/de/latest/>`_ und das `PyViz Tutorial
+<https://pyviz-tutorial.readthedocs.io/de/latest/index.html>`_ sowie im `cusy
+Design System <https://www.cusy.design/de/latest/index.html>`_ eine Anleitung
+zur `Datenvisualisierung <https://www.cusy.design/de/latest/viz/index.html>`_.
+
+Alle Tutorials dienen als Seminarunterlagen für unsere aufeinander abgestimmten
+Trainings:
+
++---------------+--------------------------------------------------------------+
+| Dauer         | Titel                                                        |
++===============+==============================================================+
+| 3 Tage        | `Einführung in Python`_                                      |
++---------------+--------------------------------------------------------------+
+| 2 Tage        | `Fortgeschrittenes Python`_                                  |
++---------------+--------------------------------------------------------------+
+| 2 Tage        | `Entwurfsmuster in Python`_                                  |
++---------------+--------------------------------------------------------------+
+| 2 Tage        | `Effizient Testen mit Python`_                               |
++---------------+--------------------------------------------------------------+
+| 1 Tag         | `Software-Dokumentation mit Sphinx`_                         |
++---------------+--------------------------------------------------------------+
+| 3 Tage        | `Jupyter-Notebooks für effiziente Data-Science-Workflows`_   |
++---------------+--------------------------------------------------------------+
+| 2 Tage        | `Numerische Berechnungen mit NumPy`_                         |
++---------------+--------------------------------------------------------------+
+| 2 Tage        | `Daten analysieren mit pandas`_                              |
++---------------+--------------------------------------------------------------+
+| 3 Tage        | `Daten lesen, schreiben und bereitstellen mit Python`_       |
++---------------+--------------------------------------------------------------+
+| 2 Tage        | `Daten bereinigen und validieren mit Python`_                |
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+| 5 Tage        | `Daten visualisieren mit Python`_                            |
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+| 3 Tage        | `Code und Daten versioniert und reproduzierbar speichern`_   |
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+| 1 Tag         | `Datenvisualisierungen gestalten`_                           |
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+| Abonnement    | `Neues aus Python für Data-Science`_                         |
+| à 2 h im      |                                                              |
+| Quartal       |                                                              |
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+
+.. _`Einführung in Python`:
+   https://cusy.io/de/unsere-schulungsangebote/einfuehrung-in-python
+.. _`Fortgeschrittenes Python`:
+   https://cusy.io/de/unsere-schulungsangebote/fortgeschrittenes-python
+.. _`Entwurfsmuster in Python`:
+   https://cusy.io/de/unsere-schulungsangebote/entwurfsmuster-in-python
+.. _`Effizient Testen mit Python`:
+   https://cusy.io/de/unsere-schulungsangebote/effizient-testen-mit-python
+.. _`Software-Dokumentation mit Sphinx`:
+   https://cusy.io/de/unsere-schulungsangebote/software-dokumentation-mit-sphinx
+.. _`Jupyter-Notebooks für effiziente Data-Science-Workflows`:
+   https://cusy.io/de/unsere-schulungsangebote/jupyter-notebooks-fuer-effiziente-data-science-workflows
+.. _`Numerische Berechnungen mit NumPy`:
+   https://cusy.io/de/unsere-schulungsangebote/numerische-berechnungen-mit-numpy
+.. _`Daten analysieren mit pandas`:
+   https://cusy.io/de/unsere-schulungsangebote/daten-analysieren-mit-pandas
+.. _`Daten lesen, schreiben und bereitstellen mit Python`:
+   https://cusy.io/de/unsere-schulungsangebote/daten-lesen-schreiben-und-bereitstellen-mit-python
+.. _`Daten bereinigen und validieren mit Python`:
+   https://cusy.io/de/unsere-schulungsangebote/daten-bereinigen-und-validieren-mit-python
+.. _`Daten visualisieren mit Python`:
+   https://cusy.io/de/unsere-schulungsangebote/daten-visualisieren-mit-python
+.. _`Code und Daten versioniert und reproduzierbar speichern`:
+   https://cusy.io/de/unsere-schulungsangebote/code-und-daten-versioniert-und-reproduzierbar-speichern
+.. _`Datenvisualisierungen gestalten`:
+   https://cusy.io/de/unsere-schulungsangebote/datenvisualisierungen-gestalten
+.. _`Neues aus Python für Data-Science`:
+   https://cusy.io/de/unsere-schulungsangebote/neues-aus-python-fuer-data-science
 
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