Dies ist der erste Kurs der vierteiligen Specializations Python Data Products for Predictive Analytics, der in die Grundlagen des Lesens und Manipulierens von Datensätzen in Python einführt. In diesem Kurs lernen Sie, was ein Datenprodukt ist und lernen verschiedene Python-Bibliotheken kennen, um Daten abzurufen, zu verarbeiten und zu visualisieren.
Grundlegende Datenverarbeitung und Visualisierung
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Grundlegende Datenverarbeitung und Visualisierung
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Python-Datenprodukte für prädiktive Analysen
Dozenten: Julian McAuley
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Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
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(192 Bewertungen)
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
Flexibler Zeitplan
Ca. 10 Stunden
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94%
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Was Sie lernen werden
Entwickeln Sie eine Datenstrategie und einen Prozess, wie Daten generiert, gesammelt und genutzt werden sollen
Laden und verarbeiten Sie formatierte Datensätze wie CSV und JSON.
Bearbeiten Sie Daten in verschiedenen Formaten (z.B. Zeitstempel, Strings) und filtern und "bereinigen" Sie Datensätze, indem Sie Ausreißer usw. entfernen.
Grundlegende Erfahrung mit Datenverarbeitungsbibliotheken wie numpy und Dateningestion mit urllib, Requests
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Python-Bibliotheken
- Kategorie: Vorverarbeitung der Daten
- Kategorie: Datenvisualisierung
- Kategorie: Web Scraping
Wichtige Details
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12 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Python-Datenprodukte für prädiktive Analysen
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
Diese Woche werden wir den Lehrplan durchgehen und Sie mit den Kursmaterialien und der Software vertraut machen. Wir stellen Ihnen Datenprodukte vor und frischen Ihr Wissen über Python und Jupyter-Notebooks auf.
Das ist alles enthalten
6 Videos6 Lektüren2 Aufgaben2 Diskussionsthemen
In dieser Woche werden wir lernen, wie man Datensätze aus CSV- und JSON-Dateien lädt. Außerdem üben wir die Bearbeitung von Daten aus diesen Datensätzen mit einfachen Python-Befehlen.
Das ist alles enthalten
6 Videos3 Aufgaben1 Diskussionsthema
In dieser Woche wollen wir verstehen, wie man einen Datensatz bereinigt, bevor man ihn analysiert. Wir besprechen, wie wir mit verschiedenen Datentypen wie Strings und Daten arbeiten.
Das ist alles enthalten
4 Videos3 Aufgaben1 Diskussionsthema
In dieser letzten Woche werden wir ein Gefühl für die gängigen Bibliotheken in Python bekommen und wie sie nützlich sein können. Wir behandeln die Datenvisualisierung mit numpy und MatPlotLib und führen Sie in die Grundlagen des Webscraping mit urllib und BeautifulSoup ein.
Das ist alles enthalten
5 Videos4 Aufgaben1 peer review2 Diskussionsthemen
Erstellen Sie Ihr eigenes Jupyter-Notebook mit einem Datensatz Ihrer Wahl und üben Sie sich in der Datenmanipulation. Zeigen Sie in diesem Projekt, was Sie gelernt haben und mit welchen Bibliotheken Sie vertraut sind. Wir hoffen, dass Ihnen der Kurs gefallen hat, und wünschen Ihnen viel Erfolg beim weiteren Lernen!
Das ist alles enthalten
1 Video2 Lektüren1 peer review1 Diskussionsthema
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Felipe M.
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Chaitanya A.
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Geprüft am 29. Juni 2022
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Geprüft am 19. Nov. 2020
SS
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Geprüft am 27. Feb. 2020
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Häufig gestellte Fragen
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