In diesem Kurs erhalten die Teilnehmer eine Einführung in das Gebiet der Statistik, einschließlich der Herkunft der Daten, des Studiendesigns, der Datenverwaltung und der Erforschung und Visualisierung von Daten. Die Lernenden werden verschiedene Arten von Daten identifizieren und lernen, wie man Zusammenfassungen für univariate und multivariate Daten visualisiert, analysiert und interpretiert. Die Lernenden werden auch mit den Unterschieden zwischen Wahrscheinlichkeitsstichproben und Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichproben aus größeren Populationen vertraut gemacht, mit der Idee, wie Stichprobenschätzungen variieren und wie auf der Grundlage von Wahrscheinlichkeitsstichproben Rückschlüsse auf größere Populationen gezogen werden können. Am Ende jeder Woche werden die Lernenden die erlernten statistischen Konzepte mit Python in der Kursumgebung anwenden. Während dieser praxisorientierten Sitzungen lernen die Teilnehmer die verschiedenen Einsatzmöglichkeiten von Python als Werkzeug kennen, darunter die Bibliotheken Numpy, Pandas, Statsmodels, Matplotlib und Seaborn. Mit Hilfe von Tutorial-Videos werden die Teilnehmer durch die Erstellung von Visualisierungen und die Datenverwaltung mit Python geführt. Dieser Kurs nutzt die Jupyter Notebook-Umgebung von Coursera.

Verstehen und Visualisieren von Daten mit Python

Verstehen und Visualisieren von Daten mit Python
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Statistik mit Python“
Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)



Dozenten: Brenda Gunderson
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Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Verschiedene Datentypen richtig identifizieren und die verschiedenen Verwendungszwecke für jeden einzelnen verstehen
Erstellen Sie Datenvisualisierungen und numerische Zusammenfassungen mit Python
Kommunizieren Sie statistische Ideen klar und prägnant an ein breites Publikum
Geeignete Analysemethoden für Wahrscheinlichkeits- und Nicht-Wahrscheinlichkeitsstichproben identifizieren
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Matplotlib
- Kategorie: Statistische Analyse
- Kategorie: Datenkompetenz
- Kategorie: Plot (Grafiken)
- Kategorie: Statistische Visualisierung
- Kategorie: Statistik
- Kategorie: Statistische Methoden
- Kategorie: Datenvisualisierung
- Kategorie: Wissenschaftliche Visualisierung
- Kategorie: Stichproben (Statistik)
- Kategorie: Box Plots
- Kategorie: Deskriptive Statistik
- Kategorie: Statistische Inferenz
- Kategorie: Datenwörterbuch
- Kategorie: Explorative Datenanalyse
- Kategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
- Kategorie: Datenanalyse
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: NumPy
- Kategorie: Jupyter
- Kategorie: Python-Programmierung
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Geprüft am 19. Jan. 2021
This was a quick way of understanding the basics. I liked how detailed and basic the learning instructions were. Anyone, even those without a statistics background can begin from here
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This course is very good for the people who are not from programming background as everything related to the concepts is very well explained (with programming support) throughout the course
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