Dieser Kurs führt in die Anwendung statistischer Analysen in Python ein, um Klimadaten zu untersuchen und zu modellieren, insbesondere mit den Paketen SciPy und NumPy. Die Themen umfassen Datenvisualisierung, Entwicklung von Vorhersagemodellen, einfache lineare Regression, multivariate lineare Regression, multivariate lineare Regression mit Interaktion und logistische Regression. Ein besonderer Schwerpunkt wird auf die Erfassung und Analyse von Klimadaten mit der Programmiersprache Python gelegt.
Modellierung von Klimaanomalien mit statistischer Analyse
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Modellierung von Klimaanomalien mit statistischer Analyse
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Modellierung und Vorhersage von Klimaanomalien
Dozent: Osita Onyejekwe
Bei enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
7 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Was Sie lernen werden
Visualisierung und Interpretation von Klimaanomalien durch statistische Analysen.
Nutzen Sie APIs, um Klimadaten aus Regierungsportalen zu importieren.
Visualisieren Sie Daten in Python mit Matplotlib.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Matplotlib
- Kategorie: Statistische Modellierung
- Kategorie: Datenverarbeitung
- Kategorie: Datenmanipulation
- Kategorie: Datenvisualisierungssoftware
- Kategorie: Regressionsanalyse
- Kategorie: Zeitreihenanalyse und Vorhersage
- Kategorie: Pandas (Python-Paket)
- Kategorie: Anomalie-Erkennung
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Erhebung von Daten
- Kategorie: Statistische Analyse
- Kategorie: Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API)
- Kategorie: Datenvisualisierung
Wichtige Details
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Bewertungen
3 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung für Modellierung und Vorhersage von Klimaanomalien
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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
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 3 Module
In diesem Modul beginnen wir mit einer Einführung in die Python-Bibliothek Pandas. Außerdem lernen Sie die Grundlagen der Datenvisualisierung mit Matplotlib kennen, einer leistungsstarken Bibliothek zur Erstellung aufschlussreicher Diagramme und Grafiken. Am Ende des Moduls werden Sie die Datenmanipulation mit Pandas und die Visualisierung Ihrer Ergebnisse mit Matplotlib üben.
Das ist alles enthalten
4 Videos4 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe
In diesem Modul werden Sie mit APIs und der Python-Anforderungsbibliothek vertraut gemacht, die Ihnen die Verbindung und Interaktion mit webbasierten Datendiensten ermöglichen. Sie lernen Klimadatenquellen von NOAA, USGS und NWIS kennen und üben den Datenzugriff mit der Dataretrieval-Bibliothek.
Das ist alles enthalten
4 Videos6 Lektüren2 Aufgaben
In diesem Modul befassen Sie sich mit der Visualisierung und Analyse verschiedener Klimadatensätze, darunter Lufttemperatur, Niederschlag, Grundwasserstand (GWL) sowie Bodentemperatur und -feuchtigkeit. Sie werden lernen, informative Visualisierungen zu erstellen, um Muster, Trends und Anomalien in den Daten zu erkennen.
Das ist alles enthalten
4 Videos1 Programmieraufgabe1 peer review1 Diskussionsthema1 Unbewertetes Labor
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Auf einen Abschluss hinarbeiten
Dieses Kurs ist Teil des/der folgenden Studiengangs/Studiengänge, die von University of Colorado Boulderangeboten werden. Wenn Sie zugelassen werden und sich immatrikulieren, können Ihre abgeschlossenen Kurse auf Ihren Studienabschluss angerechnet werden und Ihre Fortschritte können mit Ihnen übertragen werden.¹
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Felipe M.
Lernender seit 2018
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