Исследовательский анализ данных и визуализация с помощью Python

Исходные данные редко готовы к анализу, и понимание их основных закономерностей является первым шагом в любом успешном проекте по сбору данных. Этот текстовый курс поможет вам освоить основные методы исследовательского анализа данных (EDA) и визуализации данных с использованием Python. Вы перейдете от изучения беспорядочных наборов данных к уверенному обобщению, очистке и нанесению данных на графики для выявления ключевых тенденций и аномалий. Что вы узнаете: 1. Понимание основных статистических концепций и распределений данных с помощью подробных письменных объяснений. 2. Очистить и подготовить необработанные наборы данных путем выявления отсутствующих значений и отклонений с помощью панды. 3. Написать код на Python для создания четких визуализаций данных с использованием matplotlib и seaborn. 4. Анализировать взаимосвязи между переменными с использованием методов корреляции и перекрестной табулирования. 5. Применение современных рабочих процессов оценки качества данных для подтверждения целостности набора данных. 6. Практика интерпретации данных и формулирования гипотез с помощью письменных упражнений. Курс начинается с основных терминов и статистических основ, а затем переходит к пошаговым демонстрациям кода и практическим письменным упражнениям. Этот курс предназначен для абсолютно начинающих, и не требует предварительного опыта программирования или продвинутой математики. Начните читать сегодня, чтобы узнать больше о ваших данных.