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
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Modeling Climate Anomalies with Statistical Analysis
Enseigné en Anglais
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
7 heures pour terminer
3 semaines à 2 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Progresser pour obtenir un diplôme
Ce que vous apprendrez
Visualize and interpret climate anomalies using statistical analysis.
Use APIs to import climate data from government portals.
Visualize data in Python with matplotlib.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Data visualization
- Catégorie : Statistical Analysis
- Catégorie : Data Analysis
- Catégorie : Data Visualization
- Catégorie : Pandas (Python Package)
Détails à connaître
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Récemment mis à jour !
juillet 2024
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3 devoirs
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Il y a 3 modules dans ce cours
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.
Inclus
4 vidéos4 lectures1 devoir1 devoir de programmation
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.
Inclus
4 vidéos6 lectures2 devoirs
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.
Inclus
4 vidéos1 devoir de programmation1 évaluation par les pairs1 sujet de discussion1 laboratoire non noté
Instructeur
Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Data Analysis
University of Colorado Boulder
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