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.


(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: Datenanalyse
- Kategorie: Statistische Analyse
- Kategorie: Datenvisualisierung
- Kategorie: Datenmanipulation
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: Daten bereinigen
- Kategorie: Statistik
- Kategorie: Pandas (Python-Paket)
- Kategorie: Seaborn
- Kategorie: Korrelationsanalyse
- Kategorie: Daten-Integration
- Kategorie: Explorative Datenanalyse
- Kategorie: Infektionskrankheiten
Wichtige Details

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Nur als Desktop-Version verfügbar
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Lernen, Üben und Anwenden von berufsrelevanten Fähigkeiten in weniger als 2 Stunden
- Nehmen Sie an Schulungen von Branchenexperten teil
- 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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Zeigt 3 von 1967 an
Geprüft am 8. Nov. 2020
This coruse is absolutely recommended for everyone, regardless of your knowledge in Pyhton programming language. I absolutely had a fun time learning from the pleasant project instructor!
Geprüft am 27. Juni 2020
This course is very good for beginners, although it misses out a lot of points in terms of professional data analysis... Still, if you are a beginner, you will benefit a lot from this course!
Geprüft am 5. Juli 2020
The instructor's informative videos along with the facilitation of real time application of methods learnt through Rhyme made this a really worthwhile project.
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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.
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