This course introduces the use of statistical analysis in Python programming to study and model climate data, specifically with the SciPy and NumPy package. Topics include data visualization, predictive model development, simple linear regression, multivariate linear regression, multivariate linear regression with interaction, and logistic regression. Strong emphasis will be placed on gathering and analyzing climate data with the Python programming language.
Modeling Climate Anomalies with Statistical Analysis
Modeling Climate Anomalies with Statistical Analysis
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Modeling and Predicting Climate Anomalies
Dozent: Osita Onyejekwe
Bei 
enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
Es dauert 7 Stunden
3 Wochen bei 2 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
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Auf einen Abschluss hinarbeiten
Was Sie lernen werden
Visualize and interpret climate anomalies using statistical analysis.
Use APIs to import climate data from government portals.
Visualize data in Python with matplotlib.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Data visualization
- Kategorie: Statistical Analysis
- Kategorie: Data Analysis
- Kategorie: Data Visualization
- Kategorie: Pandas (Python Package)
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
Juli 2024
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3 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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In diesem Kurs gibt es 3 Module
In this module, we'll start with an introduction to the Python library, Pandas. You'll also learn the fundamentals of data visualization using Matplotlib, a powerful library for creating insightful plots and graphs. At the end of the module you will practice manipulating data with Pandas and visualizing your findings using Matplotlib.
Das ist alles enthalten
4 Videos4 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe
In this module, you will be introduced to APIs and the Python requests library, enabling you to connect and interact with web-based data services. You'll explore climate data sources from NOAA, USGS, and NWIS, and practice accessing data using the dataretrieval library.
Das ist alles enthalten
4 Videos6 Lektüren2 Aufgaben
In this module, you will delve into visualizing and analyzing various climate data sets, including air temperature, precipitation, groundwater level (GWL), and soil temperature and moisture. You will learn to create informative visualizations to identify patterns, trends, and anomalies in the data.
Das ist alles enthalten
4 Videos1 Programmieraufgabe1 peer review1 Diskussionsthema1 Unbewertetes Labor
Dozent
Empfohlen, wenn Sie sich für Data Analysis interessieren
University of Colorado Boulder
University of Colorado Boulder
University of California San Diego
University of Cape Town
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Häufig gestellte Fragen
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