Was erwartet Dich in diesem Kurs?
Du lernst eine Datenanalyse-Umgebung kennen, in der Datensätze mit Hilfe der Programmiersprache Python analysiert werden können. Dazu werden die wichtigsten Bibliotheken vorgestellt, die Funktionen zur Datenanalyse bieten.
Mit Hilfe dieser Bibliotheken lernst du, erste Berechnungen und Visualisierungen zu erstellen. Zusätzlich geben wir einen kurzen Einblick in den Bereich des maschinellen Lernens.
Was kannst Du in diesem Kurs lernen?
- Datenanalyse-Umgebung kennenlernen
- wichtige Bibliotheken für die Datenanalyse verstehen
- verschiedene Sichtweisen der Daten kennenlernen
- Unterschied zwischen überwachtem und unüberwachtem Lernen verstehen
Wie ist der Kurs aufgebaut?
- Einführung in die Umgebung
- Einführung in die Datenanalyse-Umgebung
- Python
- Installation der Anaconda-Distribution
- JupyterLab
- Alternative Installation über die Paketverwaltung pip
- Bibliotheken zur Datenanalyse mit Python
- Bibliotheken zur Datenanalyse mit Python
- NumPy
- Pandas
- Matplotlib und Seaborn
- Scikit-learn
- Explorative Datensichtung
- Explorative Datensichtung
- Merkmale und Skalenniveau
- Lage- und Streuungsparameter
- Beispiel
- Aufgabe 1
- Box-Whisker-Plot
- Histogramm
- Streuungsdiagramm
- Aufgabe 2
- Methoden des maschinellen Lernens
- Methoden des maschinellen Lernens
- Überwachtes und unüberwachtes Lernen
- Klassifikation und Regression
Zu wenige Erklärungen was warum getan wird! Um den Code zu verstehen muss man ständig selbst recherchieren, dies sollte bei einem Kurs für 50€ eig. mit inbegriffen sein.
Erklärungen wieso was gemacht wird fehlen. Danach soll man Aufgaben lösen? Was soll das? Schade!