Eine nützliche Einführung. Die Erklärungen waren im Allgemeinen klar, aber einige Konzepte erforderten zusätzliches Graben.
Explorative Datenanalyse in Python: Analyse neuer Datensätze
Erfahren Sie, wie Sie mithilfe moderner Python-Bibliotheken und strukturierter analytischer Workflows vertrauensvoll erste Erkenntnisse aus unbekannten Datensets öffnen, bereinigen und extrahieren.
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Über diesen Kurs
In diesem textbasierten Kurs lernen Sie, wie Sie mit Python von Grund auf systematisch an Datensätze herangehen, sie prüfen und verstehen können.Dieser Kurs ist für alle, die sich mit der Datenanalyse beschäftigen und die Datenanalyse als eine wichtige Methode für ihre Arbeit ansehen.
Sie werden die grundlegenden Gewohnheiten meistern, die professionelle Datenanalysten verwenden, um die Datenqualität zu überprüfen und versteckte Beziehungen aufzudecken.Sie werden die Grundlagen der Datenanalyse lernen und die Grundlage für die Datenanalyse in Ihrem Unternehmen schaffen.
Was Sie lernen werden:
- Verstehen Sie die Grundprinzipien der explorativen Datenanalyse und wie Sie Ihre erste Untersuchung strukturieren.
- Reinigen und Vorverarbeiten von Rohdaten durch Verarbeiten fehlender Werte, Duplikate und falscher Datentypen.
- Wenden Sie moderne Pandas-Techniken an und erkunden Sie Hochleistungsalternativen wie Polars für eine effiziente Datenmanipulation.
- Analysieren Sie numerische und kategoriale Verteilungen mit beschreibenden Statistiken und Korrelationsmatrizen.
- Schreiben Sie robusten, lesbaren Datenanalysecode mit modernen Python-Praktiken, einschließlich grundlegender Typhinweise.
- Identifizieren Sie Ausreißer und Anomalien, die Ihre analytischen Ergebnisse oder Machine-Learning-Modelle verzerren könnten.
Sie lernen zunächst die Kernbegriffe und die Philosophie der Datenexploration kennen, bevor Sie Schritt für Schritt schriftliche Erklärungen und codebasierte Übungen durchlaufen, die Sie logisch vom ersten Dateiladen bis zur fortgeschrittenen multivariaten Beziehungsanalyse führen.
Dieser Kurs richtet sich an aufstrebende Datenanalysten, Forscher und Anfänger, die ein grundlegendes Verständnis der Python-Syntax haben und praktische Fähigkeiten zum Daten-Wrangling entwickeln möchten.Keine fortgeschrittene Mathematik oder vorherige Datenwissenschaftserfahrung ist erforderlich.
Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um einen strukturierten, professionellen Workflow für die Analyse von Datensets zu erstellen.
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2 Std. 30 Min. praktische Inhalte
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Die Struktur war logisch, aber ich wünschte, es hätte mehr praktische Übungen über die grundlegenden Beispiele hinaus gegeben.
Hmm, ich bin mir nicht sicher, ob dies für absolute Anfänger ist. Es setzt ein wenig Vorwissen voraus, das nicht explizit gelehrt wurde.
Dieser Kurs hat meine Erwartungen übertroffen! Die Beispiele waren genau richtig und haben wirklich geholfen, das Lernen zu festigen.
Das Tempo war perfekt und die Beispiele haben die Dinge wirklich verdeutlicht. Auf jeden Fall die Zeit wert.
Der Kurs war sehr gut organisiert, die Beispiele waren sehr hilfreich und die Lehrer waren sehr freundlich.
Es ist ein solider Kurs. Die Struktur ist logisch und die meisten Beispiele waren hilfreich, könnten jedoch ein paar mehr Szenarien aus der realen Welt verwenden.
Es ist ein guter Kurs, wenn man schon einige Vorkenntnisse hat. Für absolute Anfänger könnten einige Konzepte etwas schwierig sein, der Aufbau ist aber logisch.
Eine gute Einführung. Die Struktur war meist klar, aber ich wünschte, es gäbe ein paar mehr Beispiele aus der realen Welt.
Was für eine tolle Lernerfahrung! Der Informationsfluss war ausgezeichnet, und die praktischen Übungen waren der Schlüssel.
Die Beispiele waren hilfreich, aber ich wünschte, es gäbe ein bisschen mehr Übungsmaterial. Solider Wert für die Kosten.
Informativ und gut organisiert. Könnte von abwechslungsreicheren Beispielen in späteren Modulen profitieren.
Es ist eine anständige Einführung, die von mehr verschiedenen Beispielen und einem etwas besseren Fluss zwischen den Modulen profitieren könnte.
Hmm, ich bin mir nicht sicher, ob das für Anfänger ideal ist, einige Konzepte wurden übertönt und die Beispiele waren nicht immer klar.
Ich fand es nützlich für eine Auffrischung.Ich bin mir nicht sicher, ob es der beste Ausgangspunkt für einen kompletten Anfänger wäre.
Ich hätte nicht nach einer besseren Lernerfahrung gefragt. Die Struktur floss perfekt und die Beispiele waren unglaublich relevant.
Der Kurs war sehr gut organisiert und die Beispiele waren sehr hilfreich. Ich hätte ein bisschen mehr Tiefe verwenden können, aber das war gut.
Die Beispiele waren genau richtig und haben wirklich geholfen, die Konzepte zu festigen. Mein Verständnis hat sich dramatisch verbessert.
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