Python für Datenanalyse: NumPy, Pandas und Datenvisualisierung

Rohdaten sind ohne die Tools zum Bereinigen, Analysieren und Visualisieren nutzlos.Um in die Datenwissenschaft oder das maschinelle Lernen einzusteigen, müssen Sie zunächst die wichtigsten Datenbibliotheken von Python beherrschen. Dieser textbasierte Kurs führt Sie von absoluten Einsteigerkonzepten zur praktischen Datenmanipulation und Visualisierung.Sie werden vom Schreiben grundlegender Python-Skripte zum souveränen Bereinigen von Datenmengen, zum Ausführen komplexer numerischer Operationen und zum Erstellen klarer Datenvisualisierungen übergehen. Auf dem Weg werden Sie moderne Branchen-Workflows anwenden, einschließlich sauberer Codierungspraktiken und Typhinweisen für Datenpipelines. Was Sie lernen werden: * Verstehen Sie die Kerndatenstrukturen wie NumPy Arrays und Pandas DataFrames. * Bereinigen und Vorverarbeiten von unordentlichen, realen Datensätzen durch Verarbeiten fehlender Werte und Filtern von Ausreißern. * Komplexe mathematische und statistische Operationen mit optimierten Vektorisierungstechniken durchführen. * Erstellen Sie informative Datenvisualisierungen mit Matplotlib und Seaborn, um Erkenntnisse zu kommunizieren. * Anwenden moderner Dataframe-Praktiken und sauberer Codierungsstandards, um reproduzierbare Daten-Workflows sicherzustellen. Sie werden zunächst grundlegende Datenkonzepte und Terminologie erkunden, bevor Sie Schritt für Schritt schriftliche Erklärungen und praktische Code-Übungen erhalten.Das Material übergeht nahtlos von der grundlegenden Array-Manipulation zu fortgeschrittenen Datenaggregations- und Visualisierungstechniken. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger, die eine solide Grundlage in der Datenanalyse aufbauen möchten, bevor sie zum maschinellen Lernen übergehen.Keine vorherige Datenwissenschaftserfahrung ist erforderlich, obwohl ein grundlegendes Verständnis von Python-Variablen und Schleifen hilfreich ist. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um die Leistungsfähigkeit der Datenanalyse mit Python zu erschließen.