Grundlagen der multivariaten Datenanalyse

Um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen oder Daten für maschinelles Lernen vorzubereiten, müssen Sie verstehen, wie sich diese Variablen zusammen verhalten, und Sie müssen die Daten in einer Weise verarbeiten, die die Daten für die Analyse bereithält. Dieser Kurs bietet eine klare, Schritt-für-Schritt-Einführung in die multivariate Analyse und vermittelt Ihnen die grundlegende Theorie und praktischen Codemuster zur Analyse komplexer Datensätze. Sie werden von der Analyse einzelner Variablen zur Aufdeckung tiefer Beziehungen über multidimensionale Daten hinweg übergehen und Sie auf fortgeschrittene Datenwissenschaft und prädiktive Modellierung vorbereiten. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die grundlegenden Konzepte multivariater Daten und warum univariate Methoden zu kurz kommen. - Wenden Sie Korrelations- und Kovarianzanalysen an, um Beziehungen zwischen mehreren Variablen zu ermitteln. - Führen Sie Dimensionsreduktionstechniken wie Principal Component Analysis (PCA) durch, um komplexe Datensätze zu vereinfachen. - Bereinigen und vorverarbeiten Sie multivariate Daten mit modernen Python-Bibliotheken wie Pandas und Scikit-Learn. - Erkennen Sie Ausreißer und handhaben Sie fehlende Daten in mehrdimensionalen Räumen. - Bereiten Sie multivariate Datensätze vor, um robuste Machine-Learning-Modelle zu trainieren. Sie lernen, wie Sie mit dem SQL Server 2012 R2 Datenmodell arbeiten, und erfahren, wie man Daten strukturiert, analysiert und vereinfacht, um die Daten zu verarbeiten, die Sie benötigen, um Ihre Ziele zu erreichen. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger, Data Scientists und Programmierer. Es sind keine Vorkenntnisse in multivariater Statistik erforderlich. Grundlegende Kenntnisse in Python sind jedoch hilfreich. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um die Leistungsfähigkeit der multidimensionalen Datenanalyse zu erschließen.