Explorative Datenanalyse und Visualisierung mit Python

Rohdaten sind selten bereit für die Analyse, und das Verständnis der zugrunde liegenden Muster ist der erste Schritt in jedem erfolgreichen Datenprojekt. Dieser textbasierte Kurs führt Sie durch die grundlegenden Techniken der explorativen Datenanalyse (EDA) und Datenvisualisierung mit Python. Sie werden von der Betrachtung von unordentlichen Datensätzen zu einer souveränen Zusammenfassung, Bereinigung und Darstellung von Daten übergehen, um wichtige Trends und Anomalien zu finden. Was Sie lernen werden: 1. Verstehen Sie die wichtigsten statistischen Konzepte und Datenverteilungen durch detaillierte schriftliche Erklärungen. 2. Bereinigen und bereiten Sie Rohdatensätze vor, indem Sie fehlende Werte und Ausreißer mit Pandas identifizieren. 3. Schreiben Sie Python-Code, um mit matplotlib und seaborn klare Datenvisualisierungen zu erstellen. 4. Analysieren Sie Beziehungen zwischen Variablen mit Korrelations- und Kreuztabellentechniken. 5. Anwenden moderner Workflows zur Bewertung der Datenqualität, um die Integrität von Datensets zu überprüfen. 6. Interpretation von Datenmustern und Formulierung von Hypothesen durch schriftliche Übungen. Der Kurs beginnt mit der wesentlichen Terminologie und den statistischen Grundlagen, bevor Schritt-für-Schritt-Code-Demonstrationen und praktische schriftliche Übungen folgen. Dieser Kurs ist für absolute Anfänger gedacht und erfordert keine vorherige Programmier- oder fortgeschrittene Mathematikerfahrung. Lesen Sie noch heute weiter, um die Geschichten zu entdecken, die in Ihren Daten verborgen sind.