Dieser Kurs bietet eine Einführung in grundlegende Data Science-Techniken mit Python. Die Teilnehmer werden in Kernkonzepte wie Data Frames und die Verknüpfung von Daten eingeführt und lernen, wie man Datenanalysebibliotheken wie pandas, numpy und matplotlib verwendet. Dieser Kurs bietet einen Überblick über das Laden, Prüfen und Abfragen von realen Daten und über die Beantwortung grundlegender Fragen zu diesen Daten. Die Kursteilnehmer erwerben Fähigkeiten in der Datenaggregation und -zusammenfassung sowie in der grundlegenden Datenvisualisierung.
Datenanalyse mit Python
Datenanalyse mit Python
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Einführung in die Programmierung mit Python und Java
Unterrichtet auf Englisch
Einige Inhalte können nicht übersetzt werden
Dozent: Brandon Krakowsky
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Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
17 Stunden (ungefähr)
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Anwendung grundlegender Techniken der Datenwissenschaft mit Python
Kernkonzepte wie Data Frames und die Verknüpfung von Daten verstehen und anwenden und Datenanalysebibliotheken wie pandas, numpy und matplotlib verwenden
Demonstrieren Sie, wie Sie reale Daten laden, untersuchen und abfragen können, und beantworten Sie grundlegende Fragen zu diesen Daten
Analysieren Sie die Daten weiter, indem Sie die erlernten Fähigkeiten zur Datenaggregation und -zusammenfassung sowie zur grundlegenden Datenvisualisierung anwenden
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Python-Bibliotheken
- Kategorie: Datenverarbeitung
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: Datenvisualisierung
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6 Quizzes, 1 Aufgabe
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Einführung in die Programmierung mit Python und Java
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In diesem Kurs gibt es 3 Module
In diesem ersten Modul erhalten Sie einen Überblick über das Laden, Prüfen und Erforschen von Daten mithilfe der einfachen csv-Bibliothek von Python. Für den Einstieg enthält dieses Modul einen kurzen Überblick über Jupyter Notebook und eine knappe Übersicht über die Grundlagen von Python, einschließlich Datenstrukturen, Schleifen und Funktionen. Dieses Modul zeigt den Studenten eine eingehende Analyse von Daten, die in einer .csv-Datei gespeichert sind, einschließlich grundlegender Abfragen, Ansätze für den Umgang mit Datenfehlern und wie man Daten nach einer Vielzahl von Kriterien filtert und sortiert.
Das ist alles enthalten
8 Videos10 Lektüren2 Quizzes1 Aufgabe1 Programmieraufgabe
In diesem Modul werden die Studenten mit Kernkonzepten wie dem Datenrahmen und der Verknüpfung von Daten vertraut gemacht. Die Teilnehmer sammeln Erfahrungen mit Pandas, einer Standardbibliothek für die Datenanalyse, um reale Daten zu laden und abzufragen und Fragen zu diesen Daten zu beantworten. In diesem Modul wird gezeigt, wie man erweiterte Filter und Indizierungen vornimmt, Teilmengen von Daten zerlegt, Datenattribute in Abfrageergebnissen einschränkt und grundlegende Berechnungen mit den Daten durchführt. Sie erfahren, wie Sie ein einfaches Empfehlungssystem aufbauen und wie Sie Daten bereinigen, mit fehlenden Werten umgehen und neue Daten erstellen können.
Das ist alles enthalten
14 Videos5 Lektüren2 Quizzes2 Programmieraufgaben
Dieses Modul bringt die Datenanalyse einen Schritt weiter, indem es einen Überblick über den Prozess der Aggregation, Zusammenfassung und Visualisierung von Daten gibt. Die Teilnehmer lernen das Konzept der Gruppierung und Indizierung von Daten kennen und erfahren, wie man die Ergebnisse in einer Pivot-Tabelle mit Pandas anzeigt. In diesem Modul wird auch gezeigt, wie man Daten mit Hilfe eines Histogramms und eines Scatterplots in Jupyter Notebook aufbereitet und visualisiert. Die Teilnehmer erwerben Fähigkeiten in der Datenaggregation und -zusammenfassung sowie in der grundlegenden Datenvisualisierung. Darüber hinaus werden die Teilnehmer Erfahrungen mit Datenanalysebibliotheken wie numpy und matplotlib sammeln.
Das ist alles enthalten
18 Videos6 Lektüren2 Quizzes2 Programmieraufgaben
Dozent
Lehrkraftbewertungen
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Felipe M.
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Bewertungen von Lernenden
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393 Bewertungen
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JA
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Geprüft am 6. Sep. 2021
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Geprüft am 22. Mai 2023
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Geprüft am 21. Feb. 2022
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Häufig gestellte Fragen
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