Explorative Datenanalyse in Python und R

Rohdaten sind nutzlos, ohne die Fähigkeiten zu verstehen, zu reinigen und zu interpretieren.Dieser Kurs bietet eine solide Grundlage für die Exploratory Data Analysis (EDA) mit den beiden leistungsstärksten Sprachen in der Datenwissenschaft: Python und R. Sie werden von der Betrachtung von unordentlichen Tabellen zu selbstsicherem Schreiben von Code übergehen, der aussagekräftige statistische Erkenntnisse extrahiert, Daten für erweiterte Modellierung vorbereitet und versteckte Muster aufdeckt. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie grundlegende statistische Konzepte wie Verteilung, zentrale Tendenz und Varianz. - Reinigen und Vorverarbeiten von Rohdatensätze mit modernen Python-Bibliotheken und R-Paketen. - Identifizieren und handhaben Sie systematisch fehlende Werte, Ausreißer und Datenqualitätsprobleme. - Generieren Sie beschreibende Statistiken, um komplexe Datensätze schnell zusammenzufassen. - Vergleichen Sie die Stärken von Python und R für verschiedene Datenexplorationsaufgaben. - Wenden Sie strukturierte EDA-Workflows anhand schriftlicher Übungen auf reale Datenszenarien an. Die Reise beginnt mit der grundlegenden Terminologie, statistischen Definitionen und der Einrichtung Ihrer Programmierumgebungen. Von dort aus lesen Sie Schritt für Schritt Code-Implementierungen in Python und R. Sie lernen, wie Sie Daten nebeneinander manipulieren, filtern und zusammenfassen können. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger in der Datenanalyse und Programmierung, ohne dass vorherige Programmierkenntnisse oder ein fortgeschrittener mathematischer Hintergrund erforderlich sind.Starten Sie Ihre Data Science-Reise noch heute, indem Sie die Kerntechniken der explorativen Datenanalyse beherrschen.