University of Colorado Boulder

Datenverarbeitungsprojekt mit Python

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University of Colorado Boulder

Datenverarbeitungsprojekt mit Python

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Datenverarbeitung mit Python“

Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)

Di Wu

Dozent: Di Wu

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

3 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

3 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
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Was Sie lernen werden

  • Initiierung und Durchführung eines Data Wrangling-Projekts von Rohdaten zu einem verfeinerten Datensatz für die Analyse.

  • Wenden Sie die in der Spezialisierung erlernten Data Wrangling-Techniken an, um reale Datenszenarien zu bearbeiten.

  • Effizienter Einsatz von Python-Bibliotheken und -Tools für Data Wrangling-Aufgaben. Kommunikation und Präsentation der Ergebnisse des Data Wrangling gegenüber den Beteiligten.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Datenwrangling
  • Kategorie: Bereinigung von Daten
  • Kategorie: Daten-Pipelines
  • Kategorie: Data Mining
  • Kategorie: Datenmanipulation
  • Kategorie: Statistische Visualisierung
  • Kategorie: Pivot-Tabellen und Diagramme
  • Kategorie: Statistische Analyse
  • Kategorie: Qualität der Daten
  • Kategorie: Deskriptive Statistik
  • Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
  • Kategorie: Datenverarbeitung
  • Kategorie: Explorative Datenanalyse
  • Kategorie: Integration von Daten
  • Kategorie: Datenanalyse
  • Kategorie: Datenumwandlung
  • Kategorie: Datenerhebung
  • Kategorie: Qualitätssicherung
  • Kategorie: Validierung von Daten
  • Kategorie: Datenvisualisierung

Wichtige Details

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5 Aufgaben

Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Datenverarbeitung mit Python“
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 5 Module

In dieser Einführungswoche lernen Sie die Data Wrangling Pipeline kennen, die als strukturierter Ansatz zur Umwandlung von Rohdaten in einen bereinigten und organisierten Datensatz für die Analyse dient. Sie lernen die wichtigsten Schritte der Pipeline kennen, die die Grundlage für den Rest des Kurses bilden.

Das ist alles enthalten

4 Lektüren1 Aufgabe

In dieser Woche werden Sie lernen, wie Sie den Umfang und die Ziele Ihres Data Wrangling-Projekts ermitteln und definieren. Sie werden verschiedene Datenquellen untersuchen, ihre Struktur verstehen und die Eignung der einzelnen Quellen für das Projekt beurteilen.

Das ist alles enthalten

3 Lektüren1 Aufgabe

Diese Woche behandelt die Phase der Datenerfassung und -integration im Data Wrangling-Prozess. Sie lernen Techniken für die Datenerfassung, die Validierung der gesammelten Daten und die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen.

Das ist alles enthalten

3 Lektüren1 Aufgabe

In dieser Woche geht es darum, durch statistische Analyse und Datenvisualisierung ein umfassendes Verständnis des Datensatzes zu erlangen. Sie lernen, wie man deskriptive Statistiken durchführt, informative Visualisierungen erstellt und explorative Datenanalysen (EDA) durchführt.

Das ist alles enthalten

3 Lektüren1 Aufgabe

In dieser Woche werden Sie sich mit grundlegenden Datenverarbeitungs- und -manipulationstechniken befassen. Sie werden lernen, wie man mit fehlenden Werten umgeht, Ausreißer erkennt und behandelt, Stichproben und Dimensionalitätsreduktion durchführt, Skalierung und Diskretisierung von Daten anwendet und Datenwürfel und Pivot-Tabellen erforscht.

Das ist alles enthalten

9 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema

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Dozent

Di Wu
University of Colorado Boulder
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