In this 2-hour long project-based course, you will learn how to perform Exploratory Data Analysis (EDA) in Python. You will use external Python packages such as Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn etc. to conduct univariate analysis, bivariate analysis, correlation analysis and identify and handle duplicate/missing data.
Exploratory Data Analysis With Python and Pandas
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Exploratory Data Analysis With Python and Pandas
Dozent: Bassim Eledath
19.587 bereits angemeldet
Bei enthalten
Erwerben Sie praxisrelevante Kompetenzen unter Anleitung von Experten, üben Sie sich in ihrer Anwendung und wenden Sie sie schließlich an.
4.5
(444 Bewertungen)
Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
2 hours
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Praktisches Lernen
Was Sie lernen werden
Apply practical Exploratory Data Analysis (EDA) techniques on any tabular dataset using Python packages such as Pandas and Numpy.
Produce data visualizations using Seaborn and Matplotlib
Kompetenzen, die Sie festigen
- Kategorie: Data Analysis
- Kategorie: Data Visualization
- Kategorie: Data Cleansing
- Kategorie: Matplotlib
- Kategorie: Exploratory Data Analysis
- Kategorie: Correlation Analysis
- Kategorie: Statistical Analysis
Tools, die Sie verwenden werden
- Kategorie: NumPy
- Kategorie: Pandas (Python Package)
- Kategorie: Seaborn
- Kategorie: Python Programming
Wichtige Details
Zertifikat zur Vorlage
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Unterrichtet in Englisch
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Nur als Desktop-Version verfügbar
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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:
-
Initial Data Exploration (7 min)
-
Univariate Analysis (8 min)
-
Bivariate Analysis (8 min)
-
Dealing With Duplicate Rows and Missing Values (8 min)
-
Correlation Analysis (4 min)
Empfohlene Erfahrung
Experience with Python is recommended but not required. Familiarity with intro-level statistics is required
5 Projektbilder
Dozent
Lehrkraftbewertungen
(23 Bewertungen)1 Kurs 19.587 Lernende
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.
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Bewertungen von Lernenden
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LK
Geprüft am 3. Dez. 2020
Need to include some more stuff realted to Exploring the data and data handling,The Instructor is good in explaining the concept .
DM
Geprüft am 3. Sep. 2020
This was an amazing course! In all honesty I didn't expect to learn this much from a 2-hour project, but Bassim proved me wrong! This was great.
DR
Geprüft am 13. Sep. 2020
Awesome step by step instruction and explanation of each command and function used. Overall an excellent course.
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