Dies ist der zweite von sieben Kursen im Rahmen des Google Advanced Data Analytics Certificate. Die Programmiersprache Python ist ein leistungsstarkes Werkzeug für die Datenanalyse. In diesem Kurs lernen Sie die grundlegenden Konzepte der Python-Programmierung kennen und erfahren, wie Datenexperten Python bei der Arbeit verwenden. Sie werden Konzepte wie objektorientierte Programmierung, Variablen, Datentypen, Funktionen, bedingte Anweisungen, Schleifen und Datenstrukturen kennenlernen.
Erste Schritte mit Python
Erste Schritte mit Python
Dieser Kurs ist Teil von Google Erweiterte Datenanalyse (berufsbezogenes Zertifikat)
Dozent: Google Career Certificates
TOP-LEHRKRAFT
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Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.8
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Stufe Fortgeschritten
Für Personen mit Branchenerfahrung konzipiert
Flexibler Zeitplan
Ca. 30 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
98%
Den meisten Lernenden hat dieser Kurs gefallen
Was Sie lernen werden
Erklären, wie Python von Datenexperten verwendet wird
Grundlegende Python-Bausteine, einschließlich Syntax und Semantik, kennenlernen
Schleifen, Steueranweisungen und Stringmanipulation verstehen
Verwendung von Datenstrukturen zur Speicherung und Organisation von Daten
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: Jupyter Notebook
- Kategorie: Programmieren
- Kategorie: Kommentare zur Verbesserung der Lesbarkeit des Codes verwenden
- Kategorie: Datenvisualisierung
Wichtige Details
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20 Quizzes
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihr Fachwissen im Bereich Datenanalyse
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
Zunächst lernen Sie die Grundlagen der Python-Programmierung kennen und erfahren, warum Python ein so leistungsstarkes Werkzeug für die Datenanalyse ist. Sie lernen Jupyter Notebooks kennen, eine interaktive Umgebung für die Codierung und die Arbeit mit Daten. Sie werden untersuchen, wie Sie Variablen und Datentypen verwenden, um Ihre Daten zu speichern und zu organisieren, und Sie werden beginnen, wichtige Programmierkenntnisse zu üben.
Das ist alles enthalten
12 Videos7 Lektüren4 Quizzes3 Unbewertete Labore
Als nächstes lernen Sie, wie Sie Funktionen aufrufen, um nützliche Aktionen mit Ihren Daten durchzuführen. Sie werden auch lernen, wie Sie bedingte Anweisungen schreiben, um dem Computer mitzuteilen, wie er auf der Grundlage Ihrer Anweisungen Entscheidungen treffen soll. Und Sie üben, sauberen Code zu schreiben, der von anderen Datenexperten leicht verstanden und wiederverwendet werden kann.
Das ist alles enthalten
8 Videos4 Lektüren3 Quizzes5 Unbewertete Labore
Hier lernen Sie, wie Sie iterative Anweisungen oder Schleifen verwenden, um sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren. Außerdem lernen Sie, wie Sie Strings mithilfe von Slicing, Indizierung und Formatierung bearbeiten können.
Das ist alles enthalten
9 Videos5 Lektüren4 Quizzes7 Unbewertete Labore
Nun werden Sie grundlegende Datenstrukturen wie Listen, Tupel, Wörterbücher, Mengen und Arrays kennenlernen. Schließlich lernen Sie zwei der am häufigsten verwendeten und wichtigsten Python-Tools für fortgeschrittene Datenanalysen kennen: NumPy und pandas.
Das ist alles enthalten
17 Videos12 Lektüren5 Quizzes9 Unbewertete Labore
Sie werden alles, was Sie bisher über Python gelernt haben, mit einem Projekt am Ende des Kurses in die Praxis umsetzen. Sie werden ein Geschäftsproblem aus einer Liste von Optionen auswählen und die gegebenen Daten verwenden, um das Problem zu lösen. Dieses Projekt ist eine Gelegenheit, Ihre Fähigkeiten zu demonstrieren und ein professionelles Portfolio aufzubauen, mit dem Sie Ihre Arbeit potenziellen Arbeitgebern präsentieren können.
Das ist alles enthalten
4 Videos10 Lektüren4 Quizzes6 Unbewertete Labore
Dozent
Lehrkraftbewertungen
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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
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.“
Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 8. Sep. 2024
LG
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Geprüft am 16. Feb. 2024
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Geprüft am 26. Sep. 2023
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Häufig gestellte Fragen
Unternehmen jeder Art und Größe haben Geschäftsprozesse, bei denen riesige Datenmengen anfallen. Jeden Moment werden alle Arten von Informationen von Computern, dem Internet, Telefonen, Texten, Streaming-Videos, Fotos, Sensoren und vielem mehr erzeugt. In der globalen digitalen Landschaft sind die Daten zunehmend unpräzise, chaotisch und unstrukturiert. Da die Geschwindigkeit und Vielfalt der Daten exponentiell zunimmt, haben Unternehmen Schwierigkeiten, damit Schritt zu halten.
Datenwissenschaft und fortgeschrittene Data Analytics sind Teil eines Fachgebiets, das Rohdaten nutzt, um neue Wege der Modellierung und des Verständnisses des Unbekannten zu schaffen. Um Erkenntnisse zu gewinnen, sind Unternehmen auf Datenexperten angewiesen, die Daten erfassen, organisieren und interpretieren, um sie für interne Projekte und Prozesse zu nutzen. Datenwissenschaftler und fortgeschrittene Fachkräfte für Datenanalyse stützen sich auf eine Kombination wichtiger Fähigkeiten, darunter Statistik, wissenschaftliche Methoden, Datenanalyse und künstliche Intelligenz.
Ein Datenexperte ist ein Begriff, der jede Person beschreibt, die mit Daten arbeitet und/oder über Datenkenntnisse verfügt. Ein Datenexperte ist zumindest in der Lage, Daten zu erkunden, zu bereinigen, auszuwählen, zu analysieren und zu visualisieren. Sie können auch gut mit dem Schreiben von Code umgehen und sind mit den Techniken vertraut, die von Statistikern und Ingenieuren für maschinelles Lernen verwendet werden, einschließlich der Erstellung von Modellen, der Entwicklung algorithmischen Denkens und der Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen.
Datenexperten sind für das Sammeln, Analysieren und Interpretieren großer Datenmengen in einer Vielzahl unterschiedlicher Organisationen verantwortlich. Die Rolle eines Datenexperten wird von Unternehmen zu Unternehmen unterschiedlich definiert. Im Allgemeinen verfügen Datenexperten über technische und strategische Fähigkeiten, die fortgeschrittene analytische Fähigkeiten wie Datenmanipulation, Versuchsplanung, prädiktive Modellierung und maschinelles Lernen erfordern. Sie führen eine Vielzahl von Aufgaben im Zusammenhang mit dem Sammeln, Strukturieren, Interpretieren, Überwachen und Berichten von Daten in zugänglichen Formaten aus, damit die Beteiligten die Daten verstehen und effektiv nutzen können. Letztlich hilft die Arbeit von Datenexperten Organisationen, fundierte, ethische Entscheidungen zu treffen.
Große Datenmengen - und die zur Verwaltung und Analyse dieser Daten erforderliche Technologie - werden immer leichter zugänglich. Aus diesem Grund gibt es immer mehr Karrieremöglichkeiten für Menschen, die mithilfe von Daten Geschichten erzählen können, wie z. B. leitende Fachkräfte für Datenanalyse und Data Scientists. Diese Fachleute sammeln, analysieren und interpretieren große Datenmengen in einer Vielzahl unterschiedlicher Organisationen. Ihre Aufgaben erfordern fortgeschrittene analytische Fähigkeiten wie Datenmanipulation, Versuchsplanung, Prognosemodellierung und maschinelles Lernen.