University of Michigan
Verstehen und Visualisieren von Daten mit Python

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University of Michigan

Verstehen und Visualisieren von Daten mit Python

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Statistik mit Python

Brenda Gunderson
Brady T. West
Kerby Shedden

Dozenten: Brenda Gunderson

139.183 bereits angemeldet

Enthalten inCoursera Plus

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.7

(2,641 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

Flexibler Zeitplan
Ca. 19 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
95%
Den meisten Lernenden gefiel dieser Kurs
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Was Sie lernen werden

  • Verschiedene Datentypen richtig identifizieren und die verschiedenen Verwendungszwecke für jeden einzelnen verstehen

  • Erstellen Sie Datenvisualisierungen und numerische Zusammenfassungen mit Python

  • Kommunizieren Sie statistische Ideen klar und prägnant an ein breites Publikum

  • Geeignete Analysemethoden für Wahrscheinlichkeits- und Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichproben identifizieren

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Statistik
  • Kategorie: Datenanalyse
  • Kategorie: Python-Programmierung
  • Kategorie: Datenvisualisierung

Wichtige Details

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Bewertungen

9 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Statistik mit Python
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • 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
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In diesem Kurs gibt es 4 Module

In der ersten Woche des Kurses werden wir eine Kursübersicht durchgehen und die verschiedenen Konzepte und Ziele entdecken, die in den kommenden Wochen zu bewältigen sind. Sie erhalten eine Einführung in das Gebiet der Statistik und erkunden eine Vielzahl von Perspektiven, die das Gebiet zu bieten hat. Wir werden zahlreiche Datentypen identifizieren, die es gibt, und beobachten, wo sie im täglichen Leben zu finden sind. Sie werden sich mit den grundlegenden Funktionen von Python vertraut machen und eine Einführung in Jupyter Notebook erhalten. Alle Kursinformationen zu Einstufung, Voraussetzungen und Erwartungen finden Sie auf dem Kursplan und weitere Informationen finden Sie auf unserer Seite Kursressourcen.

Das ist alles enthalten

11 Videos7 Lektüren2 Aufgaben1 Diskussionsthema5 Unbewertete Labore

In der zweiten Woche dieses Kurses werden wir uns mit grafischen und numerischen Interpretationen für eine Variable (univariate Daten) beschäftigen. Insbesondere werden wir Histogramme, Boxplots und numerische Zusammenfassungen unserer Daten erstellen und analysieren, um eine Analysegrundlage für quantitative Daten und Balkendiagramme und Kreisdiagramme für kategoriale Daten zu schaffen. Zu unseren numerischen Zusammenfassungen, wie Mittelwert, IQR und Standardabweichung, werden einige wichtige Interpretationen vorgenommen. Am Ende der Woche gibt es eine Bewertung der numerischen Zusammenfassungen und der Interpretationen dieser Zusammenfassungen.

Das ist alles enthalten

6 Videos3 Lektüren3 Aufgaben1 Diskussionsthema6 Unbewertete Labore

In der dritten Woche dieses Kurses über die Betrachtung von Daten werden wir wichtige Ideen für die Untersuchung von Forschungsfragen vorstellen, die die Betrachtung von mehr als einer Variable erfordern. Insbesondere werden wir sowohl numerisch als auch visuell untersuchen, wie verschiedene Variablen interagieren, wie Zusammenfassungen irreführend wirken können, wenn Sie Interaktionen nicht richtig berücksichtigen, und welche Unterschiede zwischen quantitativen und kategorialen Variablen bestehen. Die Aufgabe in dieser Woche besteht aus einer schriftlichen Arbeit und der Überprüfung der Arbeiten Ihrer Kollegen.

Das ist alles enthalten

4 Videos2 Lektüren2 Aufgaben1 peer review1 Diskussionsthema6 Unbewertete Labore

In dieser Woche werden Sie mehr Zeit damit verbringen, darüber nachzudenken, woher die Daten kommen. Die qualitativ hochwertigsten statistischen Analysen von Daten enthalten immer auch Informationen über den Prozess, mit dem die Daten erzeugt wurden, oder über die Merkmale der Datenerfassung. Sie werden wichtige Konzepte im Zusammenhang mit Stichproben aus größeren Populationen kennenlernen, einschließlich Wahrscheinlichkeits- und Nichtwahrscheinlichkeitsstichproben, und erfahren, wie wir auf der Grundlage gut konzipierter Stichproben Rückschlüsse auf größere Populationen ziehen können. Außerdem lernen Sie das Konzept der Stichprobenverteilung kennen und erfahren, wie die Schätzung der Varianz dieser Verteilung eine entscheidende Rolle bei der Erstellung von Aussagen über Populationen spielt. Schließlich lernen Sie, wie wichtig es ist, die Dokumentation eines bestimmten Datensatzes zu lesen. Ein wichtiger Schritt bei der Betrachtung von Daten ist auch die verfügbare Dokumentation zu diesem Datensatz, in der beschrieben wird, wie die Daten erzeugt wurden

Das ist alles enthalten

12 Videos10 Lektüren2 Aufgaben4 Unbewertete Labore

Dozenten

Lehrkraftbewertungen
4.7 (571 Bewertungen)
Brenda Gunderson
University of Michigan
3 Kurse154.540 Lernende

von

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Geprüft am 21. Mai 2020

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Geprüft am 10. Okt. 2019

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