Dieser Kurs bietet eine Einführung in grundlegende Data Science-Techniken mit Python. Die Teilnehmer werden in Kernkonzepte wie Data Frames und die Verknüpfung von Daten eingeführt und lernen, wie man Datenanalysebibliotheken wie pandas, numpy und matplotlib verwendet. Dieser Kurs bietet einen Überblick über das Laden, Prüfen und Abfragen von realen Daten und über die Beantwortung grundlegender Fragen zu diesen Daten. Die Kursteilnehmer erwerben Fähigkeiten in der Datenaggregation und -zusammenfassung sowie in der grundlegenden Datenvisualisierung.
Datenanalyse mit Python
Sichern Sie sich eines unserer besten Angebote mit Coursera Plus für 199 $ (normalerweise 399 $). Jetzt sparen.
Datenanalyse mit Python
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Einführung in die Programmierung mit Python und Java“
Dozent: Brandon Krakowsky
35.213 bereits angemeldet
Bei enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
431 Bewertungen
Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
Flexibler Zeitplan
2 Wochen bei 10 Stunden eine Woche
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Anwendung grundlegender Techniken der Datenwissenschaft mit Python
Kernkonzepte wie Data Frames und die Verknüpfung von Daten verstehen und anwenden und Datenanalysebibliotheken wie pandas, numpy und matplotlib verwenden
Demonstrieren Sie, wie Sie reale Daten laden, untersuchen und abfragen können, und beantworten Sie grundlegende Fragen zu diesen Daten
Analysieren Sie die Daten weiter, indem Sie die erlernten Fähigkeiten zur Datenaggregation und -zusammenfassung sowie zur grundlegenden Datenvisualisierung anwenden
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Matplotlib
- Kategorie: Datenwrangling
- Kategorie: Explorative Datenanalyse
- Kategorie: Streudiagramme
- Kategorie: Datenvisualisierung
- Kategorie: Bereinigung von Daten
- Kategorie: Datenmanipulation
- Kategorie: Plot (Grafiken)
- Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
- Kategorie: Software zur Datenvisualisierung
- Kategorie: Datenverarbeitung
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Daten importieren/exportieren
- Kategorie: Pivot-Tabellen und Diagramme
- Kategorie: Datenwissenschaft
- Kategorie: Integration von Daten
- Kategorie: Histogramm
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Pandas (Python-Paket)
- Kategorie: NumPy
- Kategorie: Python-Programmierung
Wichtige Details
Zertifikat zur Vorlage
Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen
Bewertungen
7 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
93%
Den meisten Lernenden hat dieser Kurs gefallen
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Einführung in die Programmierung mit Python und Java“
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
- 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 3 Module
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
Fügen Sie dieses Zeugnis Ihrem LinkedIn-Profil, Lebenslauf oder CV hinzu. Teilen Sie sie in Social Media und in Ihrer Leistungsbeurteilung.
Dozent
Lehrkraftbewertungen
(147 Bewertungen)
Mehr von Datenanalyse entdecken
Status: Kostenloser TestzeitraumUniversity of Michigan
Packt
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Bewertungen von Lernenden
- 5 stars
68,90 %
- 4 stars
21,80 %
- 3 stars
5,10 %
- 2 stars
1,39 %
- 1 star
2,78 %
Zeigt 3 von 431 an
KB
Geprüft am 29. Sep. 2022
Excellent in depth teaching methodology. I learned how to apply python programming skills from the first course in the series to data anaysis!
SD
Geprüft am 19. Dez. 2022
This course is very good especially for newbies. i have learnt alot. Teaching is very sample anybody can understand
EB
Geprüft am 14. Jan. 2022
This is a good course! I hope University of Pennsylvania will offer the more advanced course so I can enroll, too! Kudos to the instruction and to the staff.
Häufig gestellte Fragen
Weitere Fragen
Finanzielle Unterstützung verfügbar,