Die Fähigkeit, Wissen aus großen, komplexen Datensätzen zu extrahieren, ist eine der wichtigsten Fähigkeiten in der heutigen datengesteuerten Welt. Dieser Kurs bietet eine Einführung in die grundlegenden Konzepte und Techniken der Datenwissenschaft. Die Lernenden lernen, Werkzeuge und Methoden aus der Informatik, Statistik, Datenvisualisierung und den Sozialwissenschaften zu kombinieren, um Wissen aus Daten zu extrahieren. Die im Kurs vermittelten Konzepte werden anhand von Fallstudien aus Bereichen wie der Wirtschaft, dem Gesundheitswesen und den Sozialwissenschaften veranschaulicht. Dieser Kurs konzentriert sich auf die Vermittlung von bibliotheksbasierter Datenanalyse und Modellentwicklung (z.B. Pandas).

Angewandte Datenwissenschaft
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Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Statistische Methoden
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
- Kategorie: Erkennung von Anomalien
- Kategorie: Data Mining
- Kategorie: Statistische Analyse
- Kategorie: Bewertung des Modells
- Kategorie: Deskriptive Statistik
- Kategorie: Datengestützte Entscheidungsfindung
- Kategorie: Software zur Datenvisualisierung
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Datenwissenschaft
- Kategorie: Datenwrangling
- Kategorie: Dimensionalitätsreduktion
- Kategorie: Plot (Grafiken)
- Kategorie: Unüberwachtes Lernen
- Kategorie: Regressionsanalyse
- Kategorie: Matplotlib
- Kategorie: Bereinigung von Daten
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Pandas (Python-Paket)
Wichtige Details
7 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

In diesem Kurs gibt es 6 Module
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Dieses Kurs ist Teil des/der folgenden Studiengangs/Studiengänge, die von Clemson Universityangeboten werden. Wenn Sie zugelassen werden und sich immatrikulieren, können Ihre abgeschlossenen Kurse auf Ihren Studienabschluss angerechnet werden und Ihre Fortschritte können mit Ihnen übertragen werden.¹
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