Dieser Kurs richtet sich an Geschäftsleute, die lernen möchten, wie man Daten analysiert, um Erkenntnisse zu gewinnen, statistische Analysemethoden anwendet, um die zugrunde liegende Verteilung von Daten zu erforschen, Visualisierungen wie Histogramme, Streudiagramme und Karten zur Datenanalyse verwendet und Daten so aufbereitet, dass ein Datensatz entsteht, der für Schulungen geeignet ist. Der typische Teilnehmer dieses Kurses verfügt über mehrere Jahre Erfahrung mit Computertechnologie, einschließlich einer gewissen Befähigung zur Computerprogrammierung.
Daten analysieren
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Daten analysieren
Dieser Kurs ist Teil von CertNexus Zertifizierter Data Science Praktiker (berufsbezogenes Zertifikat)
Dozenten: Sarah Haq
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4.7
(17 Bewertungen)
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
Es dauert 20 Stunden
3 Wochen bei 6 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Daten vorverarbeiten
- Kategorie: Daten Einsicht
- Kategorie: Datenvisualisierung
- Kategorie: Verbreitung
Wichtige Details
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4 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihr Fachwissen im Bereich Datenanalyse
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung CertNexus Zertifizierter Data Science Praktiker (berufsbezogenes Zertifikat)
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
Im vorherigen Kurs dieser Specialization haben Sie Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL) durchgeführt, um sicherzustellen, dass Ihre Daten für die nächste Phase des Data Science-Prozesses bereit sind: die Analyse. In einigen Fällen kann die Analyse der Daten das eigentliche Endziel des Projekts sein, oder sie kann ein wichtiger Zwischenschritt auf dem Weg zum maschinellen Lernen sein. In jedem Fall hilft Ihnen die Analyse Ihrer Daten mit Hilfe verschiedener Techniken, nützliche Erkenntnisse über die Daten und ihre Bedeutung zu gewinnen. Außerdem erhalten Sie so ein besseres Verständnis dafür, wie die Daten weiter verarbeitet werden müssen, um sie für maschinelles Lernen vorzubereiten. Sie beginnen Ihre Analysebemühungen, indem Sie die Art Ihres Datensatzes und die darin enthaltenen Beziehungen untersuchen.
Das ist alles enthalten
10 Videos3 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema1 Unbewertetes Labor
Einer der Schlüsselfaktoren bei der Datenanalyse ist die Bestimmung, wie die Werte innerhalb der verschiedenen Merkmale verteilt sind. Dadurch erhalten Sie ein tieferes Verständnis dafür, wie die Daten dargestellt werden und wie sie möglicherweise geändert werden müssen.
Das ist alles enthalten
9 Videos2 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema1 Unbewertetes Labor
In diesem Modul werden Sie Ihre Daten aus einer visuellen Perspektive betrachten, um Einblicke zu erhalten, die rohe Zahlen allein nicht bieten können.
Das ist alles enthalten
8 Videos7 Lektüren1 Aufgabe1 peer review1 Diskussionsthema5 Unbewertete Labore
Ihre Analysebemühungen werden Sie höchstwahrscheinlich dazu veranlassen, Ihre Daten weiter zu transformieren, insbesondere als Vorbereitung für das maschinelle Lernen. In diesem Thema werden Sie genau das tun.
Das ist alles enthalten
9 Videos11 Lektüren1 Aufgabe1 peer review1 Diskussionsthema6 Unbewertete Labore
Sie werden an einem Projekt arbeiten, in dem Sie Ihr Wissen aus diesem Kurs auf ein praktisches Szenario anwenden werden.
Das ist alles enthalten
1 peer review1 Unbewertetes Labor
Dozenten
Lehrkraftbewertungen
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Empfohlen, wenn Sie sich für Datenanalyse interessieren
Rice University
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
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Jennifer J.
Lernender seit 2020
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Larry W.
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Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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Häufig gestellte Fragen
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