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Über diesen Kurs
Daten sind das Rückgrat der modernen Entscheidungsfindung, aber Rohdaten sind selten bereit für die Analyse.Lernen, wie man diese Daten mit Python bereinigt, manipuliert und modelliert, ist die wichtigste Fähigkeit für jeden, der in die Welt der Datenwissenschaft und -analyse einsteigen möchte.
In diesem schriftlichen Kurs werden Sie vom absoluten Anfänger zum selbstbewussten Datenpraktiker.Sie beginnen mit grundlegenden Datenkonzepten, bevor Sie sauberen, effizienten Python-Code schreiben, um unordentliche Datensätze zu ordnen, versteckte Muster durch explorative Analysen aufzudecken und Vorhersagemodelle zu erstellen, die zukünftige Trends vorhersagen.
Was Sie lernen werden:
- Verstehen Sie die grundlegende Datenanalyseterminologie, die wichtigsten statistischen Konzepte und die Struktur moderner Datenpipelines.
- Bereinigen und formatieren Sie unordentliche, reale Datensätze, indem Sie fehlende Werte verarbeiten, Ausreißer filtern und Daten für die Analyse strukturieren.
- Führen Sie eine explorative Datenanalyse (EDA) mit Pandas und modernen Dataframe-Praktiken durch, um wichtige Dateneigenschaften zusammenzufassen.
- Erstellen Sie klare, informative Datenvisualisierungen, um Erkenntnisse und Trends effektiv zu kommunizieren.
- Erstellen und bewerten Sie Vorhersagemodelle, einschließlich linearer, multipler und polynomialer Regressionen, mit modernen Bibliotheken für maschinelles Lernen.
- Wenden Sie Clean-Code-Standards wie Typhinweise und strukturierte Projekt-Workflows an, um sicherzustellen, dass Ihre Datenanalyse reproduzierbar und robust ist.
Der Kurs beginnt mit grundlegenden Definitionen und Datenprinzipien. Anschließend werden Sie Schritt für Schritt durch den Datenimport, die Durchführung explorativer Analysen und schließlich die Erstellung und Verfeinerung von prädiktiven statistischen Modellen geführt. Sie lesen detaillierte Erklärungen, studieren praktische Code-Snippets und führen schriftliche Übungen durch, um Ihr Lernen zu verstärken.
Dieser Kurs richtet sich ausschließlich an Anfänger ohne vorherige Datenwissenschaftserfahrung, obwohl eine grundlegende Vertrautheit mit der Python-Syntax hilfreich ist.
Beginnen Sie noch heute mit der Datenanalyse und nutzen Sie die Vorteile datengesteuerter Entscheidungsfindung.
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Kurz und fokussiert
1 Std. 13 Min. praktische Inhalte
Bewertungen (5)
Informativ und gut organisiert. Könnte von abwechslungsreicheren Beispielen in späteren Modulen profitieren.
Das Tempo war perfekt, und die Beispiele haben die Konzepte wirklich gefestigt. Großer Daumen hoch!
Ich schätzte die klaren Schritte, obwohl einige der späteren Module mehr Beispiele hätten gebrauchen können.
Es ist eine anständige Einführung, die von mehr verschiedenen Beispielen und einem etwas besseren Fluss zwischen den Modulen profitieren könnte.
Dieser Kurs hat meine Erwartungen übertroffen. Die realen Anwendungen, die diskutiert werden, sind unglaublich nützlich.
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Was brauche ich, um diesen Kurs zu belegen?
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