Dieser Kurs führt den Lernenden in die Grundlagen der Python-Programmierumgebung ein, einschließlich grundlegender Python-Programmiertechniken wie Lambdas, das Lesen und Bearbeiten von CSV-Dateien und die Numpy-Bibliothek. Der Kurs führt in Techniken zur Datenmanipulation und -bereinigung unter Verwendung der beliebten Python-Bibliothek pandas data science ein und stellt die Abstraktion von Series und DataFrame als zentrale Datenstrukturen für die Datenanalyse vor. Außerdem werden Übungen zur effektiven Verwendung von Funktionen wie groupby, merge und Pivot-Tabellen angeboten. Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein, tabellarische Daten zu übernehmen, zu bereinigen, zu manipulieren und grundlegende inferenzstatistische Analysen durchzuführen.
Einführung in die Datenverarbeitung mit Python
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Einführung in die Datenverarbeitung mit Python
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Angewandte Datenwissenschaft mit Python“
Dozent: Christopher Brooks
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Bei enthalten
27,291 Bewertungen
Was Sie lernen werden
Techniken wie Lambdas und die Bearbeitung von csv-Dateien verstehen
Beschreiben Sie gängige Python-Funktionen und -Features, die für Data Science verwendet werden
Abfrage von DataFrame-Strukturen zur Bereinigung und Verarbeitung
Erklären Sie Verteilungen, Stichproben und t-Tests
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Datenwrangling
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Text Mining
- Kategorie: Daten importieren/exportieren
- Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
- Kategorie: Statistische Methoden
- Kategorie: Datenverarbeitung
- Kategorie: Datenumwandlung
- Kategorie: Statistische Analyse
- Kategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
- Kategorie: Datenmanipulation
- Kategorie: Bereinigung von Daten
- Kategorie: Datenwissenschaft
- Kategorie: Grundsätze der Programmierung
- Kategorie: Pivot-Tabellen und Diagramme
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: NumPy
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: Pandas (Python-Paket)
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9 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 4 Module
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Dozent
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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
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Larry W.
Chaitanya A.
Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 22. Nov. 2016
Great course! I liked how the focus was mainly on the practical aspects of data science. No 'dry' course material. I know much more about the practical side of data analysis than before! Thank you!
Geprüft am 27. Juli 2020
Quizzes were very challenging and interesting. I learned alot. The main drawback in this course is that the materials are insufficient to answer the assignments.And some questions were not so clear.
Geprüft am 25. Aug. 2017
The course is good but the oral explanations are at times very tiresome. A more constructive approach in which the explanations are followed by step-by-step examples whould be far better.Best regards
Häufig gestellte Fragen
Weitere Fragen
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