Reale Data Science-Projekte mit Python

Dieser Kurs führt Sie über die Theorie hinaus in die praktische Welt der Data Science und führt Sie durch den gesamten Workflow von Rohdaten bis hin zu aufschlussreichen Analysen. Sie werden das Vertrauen gewinnen, um unordentliche Datensätze zu handhaben, versteckte Muster aufzudecken und Ihre Ergebnisse effektiv zu kommunizieren.Am Ende haben Sie ein Portfolio von Projekten aufgebaut, die Ihre Fähigkeit demonstrieren, die Kerndatenwissenschaftsbibliotheken von Python zu verwenden, um Wert aus Daten zu extrahieren. Was Sie lernen werden: - Stammdatenmanipulation und -analyse mit der Pandas-Bibliothek. - Erstellen Sie klare und informative Datenvisualisierungen mit Matplotlib und Seaborn. - Wenden Sie wesentliche Datenreinigungs- und Vorverarbeitungstechniken für reale Daten an. - Erstellen und evaluieren Sie grundlegende maschinelle Lernmodelle mit Scikit-learn. - Verstehen Sie die wichtigsten statistischen Konzepte, die der Datenanalyse zugrunde liegen. - Üben Sie die Strukturierung eines Data Science-Projekts von der Frage bis zum Abschluss. - Konfigurieren Sie eine moderne und isolierte Python-Umgebung für Ihre Datenprojekte. Der Kurs beginnt mit den Grundlagen der Kerndatenbibliotheken. Anschließend werden Sie in einer Reihe von geführten Projekten eingeführt, in denen Sie Ihre neuen Fähigkeiten auf immer komplexere Szenarien anwenden. Jeder Schritt wird in klaren Texten und anhand praktischer Codebeispiele erläutert. Dieser Kurs ist für Anfänger gedacht, eine grundlegende Vertrautheit mit der Python-Syntax ist hilfreich, aber keine Vorkenntnisse in Data Science, Statistik oder Machine Learning sind erforderlich. Bauen Sie noch heute Ihre praktischen Data Science-Fähigkeiten auf.