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



Dozenten: Brenda Gunderson
153.985 bereits angemeldet
Bei enthalten
2,722 Bewertungen
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: Probability & Statistics
- Kategorie: Data Visualization Software
- Kategorie: Sampling (Statistics)
- Kategorie: Data Literacy
- Kategorie: Data Analysis
- Kategorie: Exploratory Data Analysis
- Kategorie: Statistical Analysis
- Kategorie: Matplotlib
- Kategorie: Data Visualization
- Kategorie: Plot (Graphics)
- Kategorie: Descriptive Statistics
- Kategorie: Statistical Inference
- Kategorie: Data Collection
- Kategorie: Box Plots
- Kategorie: Statistics
- Kategorie: Histogram
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Seaborn
- Kategorie: NumPy
- Kategorie: Python Programming
- Kategorie: Jupyter
Wichtige Details

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Felipe M.

Jennifer J.

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Chaitanya A.
Bewertungen von Lernenden
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18,36 %
- 3 stars
3,56 %
- 2 stars
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- 1 star
1,13 %
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Geprüft am 19. Apr. 2020
Excellent high level introduction, would have like the assessment to be more challenging. The additional materials are just amazing for most of them. The notebooks to practice are also excellent.
Geprüft am 2. März 2021
20 studying hours that helps me getting back to speed on manipulating the quantitative data in Pandas with different query conditions, powerful statistics and Sampling Distributions.
Geprüft am 2. Aug. 2020
Great course to learn the basics! The supplementary material in Jupyter notebooks is extremely valuable. Really appreciate the PhD students who took the time to explain even the simplest of codes :)

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