Hmm, ich bin mir nicht sicher, ob dies für absolute Anfänger ist. Es setzt ein wenig Vorwissen voraus, das nicht explizit gelehrt wurde.
Python Datenanalyse mit Pandas: Ein praktischer Hands-On Guide
Lernen Sie, wie Sie mit Python, Pandas und NumPy reale Datensätze bereinigen, manipulieren und analysieren können.
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Über diesen Kurs
Daten sind überall, aber Rohdaten sind selten bereit für die Analyse.Um unordentliche Datensätze in verwertbare Erkenntnisse zu verwandeln, müssen Sie Pandas, die branchenübliche Datenmanipulationsbibliothek für Python, beherrschen.
In diesem schriftlichen Kurs lernen Sie, wie Sie Ihre Analyseumgebung strukturieren, verschiedene Datensätze laden, unübersichtliche Daten bereinigen und erweiterte Aggregation durchführen. Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein, sauberen, effizienten und produktionsbereiten Python-Code zu schreiben, um reale Daten zu analysieren.
Was Sie lernen werden:
- Verstehen Sie grundlegende Datenstrukturen, einschließlich Pandas Series und DataFrames.
- Reinigen und Vorverarbeiten von Rohdaten durch Verarbeiten fehlender Werte, Duplikate und falscher Datentypen.
- Führen Sie leistungsstarke Datenaggregationen, Gruppierungsvorgänge und statistische Zusammenfassungen durch.
- Wenden Sie moderne Python-Entwicklungsworkflows mit virtuellen Umgebungen und sauberen Projektpaketen an.
- Manipulieren Sie Datensätze effizient mit Methodenverkettung und optimierten Vektoroperationen.
- Bereiten Sie saubere, strukturierte Datensätze für maschinelles Lernen und Geschäftsberichte vor.
Sie lernen die Grundlagen der Datenstrukturen kennen und lernen Schritt für Schritt schriftliche Erklärungen und praktische Code-Snippets kennen, die Datenreinigung, deskriptive Statistiken und erweiterte Gruppierungstechniken abdecken.
Dieser Kurs richtet sich an Anfänger, die ihre Reise in die Datenanalyse, Business Intelligence oder Data Science beginnen möchten.Keine Vorkenntnisse mit Pandas oder fortgeschrittenem Python sind erforderlich.
Tauchen Sie ein in die Welt der professionellen Datenanalyse und schreiben Sie noch heute sauberen, leistungsstarken Pandas-Code.
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2 Std. 42 Min. praktische Inhalte
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