In diesem Modul werden Sie wesentliche Datenbereinigungstechniken durchführen, die für die Bereinigung und Vorbereitung von Datensätzen für die Analyse erforderlich sind. Während des gesamten Moduls werden Sie praktische Übungen durchführen, um häufige Datenprobleme, wie doppelte Einträge und fehlende Werte, zu identifizieren und zu behandeln. Sie werden strategisch doppelte Einträge entfernen, geeignete Imputationsstrategien für fehlende Daten anwenden und Datensätze normalisieren, um Konsistenz und Genauigkeit zu gewährleisten. Zusätzlich werden Sie ein benotetes Quiz haben, um Ihr Verständnis zu bewerten und die behandelten Konzepte zu festigen.

In diesem Modul werden Sie wesentliche Techniken der explorativen Datenanalyse (EDA) anwenden, um aussagekräftige Erkenntnisse aus Ihrem Datensatz zu gewinnen. Sie beginnen mit der Identifizierung der Datenverteilung durch das Aufzeichnen von Verteilungskurven und Histogrammen, die für das Verständnis der Verteilung von Werten über verschiedene Merkmale entscheidend sind. Als Nächstes werden Sie Ausreißer erkennen, die Ihre Analyse verzerren könnten, und lernen, wie Sie diese effektiv entfernen können, um die Datenintegrität zu gewährleisten. Darüber hinaus werden Sie Korrelationen zwischen verschiedenen Merkmalen im Datensatz untersuchen und Beziehungen aufdecken, die für Ihre Gesamtanalyse von Bedeutung sein können. Schließlich werden Sie einen neuen DataFrame erstellen, um Ihre Ergebnisse zu organisieren und zu präsentieren. Das Modul beinhaltet ein benotetes Quiz, um Ihr Wissen zu testen.

In dieser Übung werden Sie wesentliche Datenvisualisierungstechniken anwenden, um aussagekräftige Erkenntnisse aus dem Datensatz der Stack Overflow-Umfrage zu gewinnen. Sie beginnen mit der Visualisierung der Datenverteilung mithilfe von Histogrammen und Box-Plots, um die Verteilung von Vergütung und Alter zu verstehen. Als Nächstes werden Sie die Beziehungen zwischen den Merkmalen mithilfe von Streudiagrammen und Blasendiagrammen untersuchen, gefolgt von der Untersuchung der Datenzusammensetzung mit Kreisdiagrammen und gestapelten Diagrammen. Darüber hinaus werden Sie mit Hilfe von Liniendiagrammen und Balkendiagrammen Daten zwischen verschiedenen Kategorien vergleichen. Das Modul umfasst ein benotetes Quiz, in dem Sie Ihr Wissen über diese Konzepte überprüfen können, um sicherzustellen, dass Sie für die weitere Analyse in Ihrem Abschlussprojekt gut vorbereitet sind.

In diesem Modul erstellen Sie Dashboards auf der Grundlage von Stack Overflow-Umfragedaten entweder mit IBM Cognos Analytics oder Google Looker Studio. Die Aufgabe ist unterteilt in Teil A: Erstellen eines Dashboards mit IBM Cognos Analytics und Teil B: Erstellen eines Dashboards mit Google Looker Studio. Sie werden ein Dashboard mit Abschnitten über die aktuelle Technologienutzung, zukünftige Technologietrends und Demografie entwerfen. Nach Abschluss der Aufgabe müssen Sie den Link zu dem von Ihnen erstellten Cognos- oder Looker Studio-Dashboard übermitteln. Das Modul enthält auch eine Checkliste, mit der Sie sicherstellen können, dass Sie alle notwendigen Aufgaben erledigt haben, bevor Sie fortfahren.

Im letzten Modul werden Sie sich auf die effektive Präsentation Ihrer Datenergebnisse konzentrieren. Sie beginnen mit der Untersuchung der Schlüsselelemente, die zu einem erfolgreichen Datenbefundbericht beitragen, einschließlich der Strukturierung Ihres Berichts, der Verwendung von Best Practices für die Datenvisualisierung und der Präsentation komplexer Informationen in einem ansprechenden, zugänglichen Format. Das Modul umfasst auch Übungen zu den Grundlagen von PowerPoint, zu grundlegenden Präsentationstechniken und zum Speichern Ihrer Präsentation als PDF-Datei, um ein ausgefeiltes, professionelles Endprodukt zu gewährleisten. Schließlich werden Sie eine Abschlusspräsentation erstellen und einreichen, in der Sie die Erkenntnisse aus den Daten der Stack Overflow-Entwicklerumfrage für die Bewertung durch AI Grading oder Peer Review hervorheben.