Datenanalyse und maschinelles Lernen mit Python, Pandas und NumPy

Daten sind das Rückgrat moderner Entscheidungsfindung. Doch Rohdaten sind selten bereit für die Analyse. Um unübersichtliche Datensätze in verwertbare Erkenntnisse zu verwandeln, müssen Sie die Kernbibliotheken des Python-Data-Science-Ökosystems beherrschen. Dieser textbasierte Kurs führt Sie vom absoluten Anfänger zum souveränen Manipulieren, Visualisieren und Modellieren von Daten.Sie beginnen mit dem Verständnis grundlegender Datenkonzepte und Schlüsselterminologie, bevor Sie sauberen, effizienten Python-Code für reale Datenaufgaben schreiben. Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein, komplexe Datensätze zu bereinigen, explorative Datenanalysen durchzuführen, klare Visualisierungen zu erstellen und grundlegende Machine-Learning-Pipelines zu entwerfen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Kernterminologie der Datenwissenschaft, einschließlich Datenstrukturen, Arrays und saubere Datenprinzipien. - Manipulieren und bereinigen Sie tabellarische Daten mit Pandas Dataframes, Indexierung und moderner Methodenverkettung. - Führen Sie numerische Berechnungen und Array-Operationen effizient mit NumPy durch. - Erstellen Sie informative Datenvisualisierungen mit Matplotlib und Seaborn, um versteckte Muster aufzudecken. - Bereiten Sie Daten vor und erstellen Sie grundlegende Machine-Learning-Modelle mit Scikit-Learn-Pipelines. - Analysieren Sie Zeitreihendaten und handhaben Sie fehlende Werte mit Industriestandardtechniken. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Konzepten der Datenstrukturen und statistischen Terminologie, bevor Sie Schritt für Schritt durch schriftliche Erklärungen der Datenbearbeitung, Visualisierung und grundlegender prädiktiver Modellierung geführt werden. Sie werden klare Codebeispiele lesen und Ihr Wissen durch praktische schriftliche Übungen anwenden, um Ihr Lernen zu verstärken. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger, die sich noch nicht mit Data Science und Analytics beschäftigen.Es sind keine Vorkenntnisse mit Pandas oder maschinellem Lernen erforderlich, obwohl eine grundlegende Vertrautheit mit Python-Variablen und -Schleifen hilfreich ist. Beginnen Sie noch heute Ihre Reise in die Data Science und erfahren Sie, wie Sie Rohdaten in wertvolle Erkenntnisse umwandeln können.