Dieser Kurs ist der sechste von acht Kursen. Dieses Projekt bietet eine eingehende Erforschung der wichtigsten Konzepte der Datenwissenschaft mit Schwerpunkt auf dem Algorithmendesign. Es verbessert die grundlegenden Mathematik-, Statistik- und Programmierkenntnisse, die für gängige Datenanalyseaufgaben erforderlich sind. Sie werden eine Vielzahl von mathematischen und programmiertechnischen Übungen durchführen, während Sie ein Datencluster-Projekt unter Verwendung des K-means-Algorithmus auf einem bereitgestellten Datensatz abschließen.
Statistik und Clustering in Python
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Statistik und Clustering in Python
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Grundlagen der Datenwissenschaft“
Dozent: Robert Zimmer
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22 Bewertungen
Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
2 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
In diesem Kurs werden Sie eine Vielzahl von mathematischen und programmiertechnischen Übungen durchführen, während Sie ein Datenclustering-Projekt abschließen.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Statistik
- Kategorie: Statistische Analyse
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Datenmanipulation
- Kategorie: Unüberwachtes Lernen
- Kategorie: Datenverarbeitung
- Kategorie: Datenwissenschaft
- Kategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
- Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
- Kategorie: Plot (Grafiken)
- Kategorie: Statistische Methoden
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Software zur Datenvisualisierung
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Deskriptive Statistik
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Pandas (Python-Paket)
- Kategorie: NumPy
- Kategorie: Jupyter
- Kategorie: Python-Programmierung
Wichtige Details
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Unterrichtet in Englisch
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- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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Dozent
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