In diesem Projekt werden Sie lernen, wie Sie Datensätze vorverarbeiten und zusammenführen, um die benötigten Maße zu berechnen und sie für eine Analyse vorzubereiten. In diesem Projekt werden wir mit dem COVID19-Datensatz arbeiten, der von der Johns Hopkins University veröffentlicht wurde und Daten über die kumulative Anzahl der bestätigten Fälle pro Tag in jedem Land enthält. Außerdem haben wir einen weiteren Datensatz, der aus verschiedenen Lebensfaktoren besteht, die von den Menschen in jedem Land der Welt bewertet werden. Wir werden diese beiden Datensätze zusammenführen, um zu sehen, ob es einen Zusammenhang zwischen der Ausbreitung des Virus in einem Land und der Zufriedenheit der Menschen in diesem Land gibt. Anmerkungen: Dieses Projekt eignet sich am besten für Lernende, die sich in der Region Nordamerika befinden. Wir arbeiten derzeit daran, dasselbe Erlebnis auch in anderen Regionen anzubieten.
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(1,967 Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Lernen Sie die Schritte kennen, die erforderlich sind, um Ihre Datenquellen für eine Analyse vorzubereiten
Lernen Sie, wie Sie Ihre Daten betrachten, um ein gutes Maß zu finden, auf dem Sie Ihre Analyse aufbauen können
Lernen Sie, das Ergebnis Ihrer Analyse zu visualisieren
Kompetenzen, die Sie festigen
- Kategorie: Statistik
- Kategorie: Statistische Analyse
- Kategorie: Explorative Datenanalyse
- Kategorie: Daten bereinigen
- Kategorie: Pandas (Python-Paket)
- Kategorie: Datenvisualisierung
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: Korrelationsanalyse
- Kategorie: Vorverarbeitung der Daten
- Kategorie: Seaborn
- Kategorie: Daten-Integration
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Datenmanipulation
Wichtige Details
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Nur als Desktop-Version verfügbar
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- Sammeln Sie mit Aufgaben aus der realen Welt praktische Erfahrung
- Schaffen Sie Vertrauen durch neueste Tools und Technologien
Über dieses begleitete Projekt
Schritt für Schritt lernen
In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:
Importieren Sie den COVID19-Datensatz und bereiten Sie ihn für die Analyse vor, indem Sie Spalten streichen und Zeilen aggregieren.
Die Entscheidung für ein gutes Maß für unsere Analyse und die Berechnung desselben.
Datenzusammenführung und Ermittlung von Korrelationen zwischen unseren Daten.
Visualisierung unserer Analyseergebnisse mit Seaborn.
Empfohlene Erfahrung
Die Lernenden sollten mit der Programmiersprache Python vertraut sein und ein wenig Erfahrung im Umgang mit dem Jupyter Notebook haben.
5 Projektbilder
Dozent
von
Was Sie beim Lernen erwartet
Auf Kompetenzen basierendes, praktisches Lernen
Üben Sie die Anwendung neuer Kompetenzen anhand von berufsbezogenen Aufgabenstellungen.
Anleitung durch Experten
Lernen Sie mit vorab von Experten aufgezeichneten Videos in einer einzigartigen aufgeteilten Oberfläche.
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Greifen Sie in einem vordefinierten Cloud-Arbeitsbereich auf die Tools und Ressourcen zu.
Nur für Desktop verfügbar
Dieses begleitete Projekt ist für die Bearbeitung an einem Laptop oder Desktop-Computer mit stabiler Internetverbindung konzipiert und nicht für Mobilgeräte.
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Bewertungen von Lernenden
1.967 Bewertungen
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Geprüft am 30. Juli 2020
This is very good this can help me in my personal project and my analysis in Data Science thank you coursera offer me this project as well as instructor of this project
Geprüft am 29. Okt. 2020
Very Informative. You do not have to know a lot of Programming to follow along, just a bit of basic should be Enough. Concepts are very well explained and the course is just at the right pace.
Geprüft am 10. Juli 2020
great project for a beginner and intermediate to work upon, keep making these type of guided project and try to make it a bit lengthy(should be more 1 hour) :)
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Häufig gestellte Fragen
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Da Ihr Arbeitsbereich einen Cloud-Desktop enthält, der für einen Laptop oder Desktop-Computer ausgelegt ist, sind angeleitete Projekte auf Ihrem Mobilgerät nicht verfügbar.
Die Dozenten bei angeleiteten Projekten sind Fachexperten, die Erfahrung in den Fähigkeiten, Werkzeugen oder Bereichen der jeweiligen Projekte haben und leidenschaftlich daran interessiert sind, ihr Wissen weiterzugeben und so Millionen von Lernenden auf der ganzen Welt zu beeinflussen.