Python is a core skill for anyone working with data—and this course shows you exactly how to use it in practice. Through real-world examples, you’ll build an end-to-end data analysis workflow using four of Python’s most powerful libraries: NumPy, Pandas, Matplotlib, and Seaborn. You’ll start by loading and cleaning messy datasets, then move into common statistical analysis and transformation techniques.
Data Analysis With Python
Data Analysis With Python
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Practical Data Science for Data Analysts“
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Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
4 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
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Was Sie lernen werden
Use NumPy/Pandas, load and clean data, analyze statistics, and visualize insights with Matplotlib/Seaborn in Jupyter for data science tasks.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Data Manipulation
- Kategorie: Data Presentation
- Kategorie: Data Quality
- Kategorie: Data Transformation
- Kategorie: Plot (Graphics)
- Kategorie: Statistical Methods
- Kategorie: Data Analysis
- Kategorie: Data Storytelling
- Kategorie: Data Wrangling
- Kategorie: Statistical Analysis
- Kategorie: Data Analysis Software
- Kategorie: Data Cleansing
- Kategorie: Matplotlib
- Kategorie: Data Visualization
- Kategorie: Exploratory Data Analysis
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Python Programming
- Kategorie: NumPy
- Kategorie: Seaborn
- Kategorie: Pandas (Python Package)
- Kategorie: Jupyter
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Juni 2026
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1 Aufgabe
Unterrichtet in Englisch
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