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COVID19 Data Analysis Using Python

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COVID19 Data Analysis Using Python

Unterrichtet auf Englisch

31.851 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

angeleitetes Projekt

Erwerben Sie praxisrelevante Kompetenzen unter Anleitung von Experten, üben Sie sich in ihrer Anwendung und wenden Sie sie schließlich an.

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

100 Minutes
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Nur als Desktop-Version verfügbar
Praktisches Lernen
4.5

(1,956 Bewertungen)

Was Sie lernen werden

  • Learn the steps, needed to be taken to prepare your data sources for an analysis

  • Learn how to look at your data to find a good measure to stablish your analysis based upon

  • Learn to visualize the result of your analysis

Kompetenzen, die Sie festigen

  • Kategorie: Seaborn
  • Kategorie: Statistics
  • Kategorie: Data Analysis
  • Kategorie: Python Programming
  • Kategorie: Pandas

Wichtige Details

Zertifikat zur Vorlage

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angeleitetes Projekt

Erwerben Sie praxisrelevante Kompetenzen unter Anleitung von Experten, üben Sie sich in ihrer Anwendung und wenden Sie sie schließlich an.

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

100 Minutes
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Nur als Desktop-Version verfügbar
Praktisches Lernen
4.5

(1,956 Bewertungen)

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Lernen, üben und anwenden von berufsrelevanten Fähigkeiten in weniger als 2 Stunden

  • Nehmen Sie an Schulungen von Branchenexperten teil
  • Sammeln Sie mit Aufgaben aus der realen Welt praktische Erfahrung
  • Schaffen Sie Vertrauen durch neueste Tools und Technologien
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Über dieses begleitete Projekt

Schritt für Schritt lernen

In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:

  1. Importing COVID19 dataset and preparing it for the analysis by dropping columns and aggregating rows.

  2. Deciding on and calculating a good measure for our analysis.

  3. Merging two datasets and finding correlations among our data.

  4. Visualizing our analysis results using Seaborn.

Empfohlene Erfahrung

Learners should have familiarity with python programming language and having a little experience working with Jupyter notebook.

5 Projektbilder

Dozent

Lehrkraftbewertungen
4.6 (182 Bewertungen)
Ahmad Varasteh
Coursera Project Network
21 Kurse57.717 Lernende

von

Was Sie beim Lernen erwartet

  • Auf Kompetenzen basierendes, praktisches Lernen

    Üben Sie die Anwendung neuer Kompetenzen anhand von berufsbezogenen Aufgabenstellungen.

  • Anleitung durch Experten

    Lernen Sie mit vorab von Experten aufgezeichneten Videos in einer einzigartigen aufgeteilten Oberfläche.

  • Keine Downloads oder Installation erforderlich

    Greifen Sie in einem vordefinierten Cloud-Arbeitsbereich auf die Tools und Ressourcen zu.

  • Nur für Desktop verfügbar

    Dieses begleitete Projekt ist für die Bearbeitung an einem Laptop oder Desktop-Computer mit stabiler Internetverbindung konzipiert und nicht für Mobilgeräte.

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.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
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

Zeigt 3 von 1956

4.5

1.956 Bewertungen

  • 5 stars

    67,26 %

  • 4 stars

    24,24 %

  • 3 stars

    5,78 %

  • 2 stars

    1,53 %

  • 1 star

    1,17 %

RN
5

Geprüft am 14. Juni 2021

IO
5

Geprüft am 8. Nov. 2020

VK
5

Geprüft am 19. Juni 2020

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Häufig gestellte Fragen