Practical Data Science: Von der Datenreinigung zur Analyse

Data Science ist selten so sauber, wie es in Lehrbüchern aussieht. Daten aus der realen Welt sind oft chaotisch, inkonsistent und voller Überraschungen. Dieser Kurs bereitet Sie auf die tatsächlichen Herausforderungen des Feldes vor, indem er sich auf die praktischen Fähigkeiten konzentriert, die erforderlich sind, um Rohdaten in wertvolle Geschäftserkenntnisse umzuwandeln. Sie lernen, wie Sie mit Datenanomalien umgehen, robuste Modelle erstellen und Ihre Ergebnisse klar präsentieren.Durch das Lesen detaillierter Erklärungen und das Üben mit schriftlichen Szenarien entwickeln Sie die analytische Denkweise, die zur Lösung komplexer Probleme erforderlich ist. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Kernterminologie und die Grundprinzipien des Data Science-Workflows. - Bereinigen und bereiten Sie komplexe Datensätze vor, indem Sie häufige Datenunregelmäßigkeiten identifizieren und beheben. - Führen Sie Data Mining und explorative Analysen durch, um signifikante Trends und Muster zu identifizieren. - Erstellen und bewerten Sie Vorhersagemodelle mit statistischen Techniken und speziellen Tools. - Erstellen Sie eindrucksvolle Visualisierungen in Tableau, um eine überzeugende Geschichte mit Ihren Daten zu erzählen. - Wenden Sie SQL für eine effiziente Datenabfrage an und erkunden Sie moderne KI-gestützte Analysemuster. - Üben Sie die Präsentation technischer Erkenntnisse für nicht-technische Zielgruppen für maximale Wirkung. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Definitionen und der Data Science-Denkweise, bevor Sie praktische Techniken für die Datenaufbereitung, Modellierung und Visualisierung anwenden.Sie werden Beispiele aus der Praxis studieren, die die täglichen Aufgaben eines Data Scientists widerspiegeln, einschließlich der Arbeit mit SQL, SSIS und Gretl. Dieser Kurs ist für absolute Anfänger ohne Vorkenntnisse in Data Science, Mathematik oder Programmierung gedacht, da alle Konzepte durch klare, schriftliche Anweisungen erklärt werden. Bauen Sie noch heute Ihre Grundlagen in der Datenwissenschaft auf.