Python-Data-Science-Projekt: Ein Daten-Dashboard erstellen — LearnFlat
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Python-Data-Science-Projekt: Ein Daten-Dashboard erstellen

Setzen Sie Ihre grundlegenden Python-Kenntnisse ein, um reale Daten zu extrahieren, zu bereinigen und zu analysieren, und erstellen Sie anschließend ein interaktives Dashboard, um Ihre Erkenntnisse zu präsentieren.

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Über diesen Kurs

Der Übergang vom Erlernen der Python-Syntax zur Lösung realer Datenprobleme kann eine große Hürde darstellen. Dieser textbasierte Kurs schließt diese Lücke, indem er Sie Schritt für Schritt durch ein praktisches Data-Science-Projekt führt. Sie schlüpfen in die Rolle eines Datenanalysten und lösen ein realistisches Geschäftsszenario. Durch das Extrahieren von Daten aus Webquellen, deren Bereinigung mit modernen Pandas-Techniken und die Strukturierung für die Analyse erstellen Sie ein funktionales Dashboard, das wichtige Trends und Muster hervorhebt. Was Sie lernen: - Daten von Webseiten mithilfe moderner Web-Scraping-Bibliotheken extrahieren - Datensätze mithilfe aktueller Pandas-DataFrame-Konventionen bereinigen und bearbeiten - Reale Daten analysieren, um Trends, Muster und Anomalien zu identifizieren - Klare und funktionale Datenvisualisierungen erstellen, um Ihre Ergebnisse darzustellen - Ein strukturiertes Daten-Dashboard erstellen, um Erkenntnisse übersichtlich zu präsentieren Saubere Programmierpraktiken und grundlegende Typannotationen anwenden, um Ihre Datenskripte robust zu gestalten Der Kurs beginnt mit den Grundlagen der Datenextraktion und -strukturierung, bevor er zur schrittweisen Implementierung übergeht. Sie lesen verständliche Erklärungen, analysieren strukturierte Codebeispiele und bearbeiten praktische Übungen, um Ihr eigenes Projekt zu erstellen. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger mit grundlegenden Python-Kenntnissen, die diese in einem realen Data-Science-Workflow anwenden möchten. Fortgeschrittene Mathematik- oder Programmierkenntnisse sind nicht erforderlich. Starten Sie noch heute und verwandeln Sie Ihre Python-Kenntnisse in praktische Data-Science-Fähigkeiten.

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Bewertungen (12)

Vicente Contreras CL
★ 4 · 10 Juli 2026

Ich liebte die praktischen Beispiele, die während des gesamten Kurses verwendet wurden.

Nguyễn Văn Minh VN
★ 3 · 5 Juli 2026

Hmm, ich bin mir nicht sicher, ob dies für absolute Anfänger ist. Es setzt ein wenig Vorwissen voraus, das nicht explizit gelehrt wurde.

علي بن حسن EG Verifizierter Lernender
★ 3 · 5 Juli 2026

Ich habe so viel gelernt, und die verwendeten Beispiele waren super hilfreich beim Verständnis der Konzepte. Sehr zu empfehlen.

Elīna Silava LV Verifizierter Lernender
★ 3 · 24 Juni 2026

Es ist eine anständige Einführung, die von mehr verschiedenen Beispielen und einem etwas besseren Fluss zwischen den Modulen profitieren könnte.

Olivia Smith NZ
★ 3 · 19 Juni 2026

Das Tempo war perfekt, und die Beispiele haben die Konzepte wirklich gefestigt. Großer Daumen hoch!

Andrew Owusu GH
★ 4 · 5 Juni 2026

Eine gute Einführung. Die Struktur war meist klar, aber ich wünschte, es gäbe ein paar mehr Beispiele aus der realen Welt.

Carlos Iván Navarro MX
★ 4 · 4 Juni 2026

Ich habe das geliebt! Die Beispiele waren super hilfreich und haben die Konzepte wirklich gefestigt.Ich denke bereits darüber nach, wie ich dies anwenden kann.

ميثاء حسن AE Verifizierter Lernender
★ 3 · 2 Juni 2026

Es ist eine anständige Einführung, könnte jedoch ein paar mehr Beispiele aus der realen Welt verwenden, um die Konzepte zu festigen.

نورة بن حميدة TN
★ 3 · 30 Mai 2026

Es ist ein solider Kurs. Die Struktur ist logisch und die meisten Beispiele waren hilfreich, könnten jedoch ein paar mehr Szenarien aus der realen Welt verwenden.

鈴木 莉子 JP Verifizierter Lernender
★ 3 · 26 Mai 2026

Die Beispiele waren hilfreich, aber ich wünschte, es gäbe ein bisschen mehr Übungsmaterial. Solider Wert für die Kosten.

Айнур Аскарова KZ Verifizierter Lernender
★ 4 · 26 Mai 2026

Ich schätzte die klaren Schritte, obwohl einige der späteren Module mehr Beispiele hätten gebrauchen können.

Clara Lehmann AT
★ 4 · 25 Mai 2026

Die Struktur war logisch, aber ich wünschte, es hätte mehr praktische Übungen über die grundlegenden Beispiele hinaus gegeben.

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