Der Kurs "Datenverarbeitung und -manipulation" vermittelt den Teilnehmern ein umfassendes Verständnis verschiedener Konzepte und Tools zur Datenverarbeitung und -manipulation. Die Teilnehmer lernen, mit fehlenden Werten umzugehen, Ausreißer zu erkennen, Stichproben zu ziehen und Dimensionen zu reduzieren, Skalierungs- und Diskretisierungstechniken anzuwenden sowie Datenwürfel- und Pivot-Tabellenoperationen zu erkunden. Dieser Kurs vermittelt den Kursteilnehmern wesentliche Fähigkeiten zur effizienten Aufbereitung und Umwandlung von Daten für die Analyse und Entscheidungsfindung. Lernziele: 1. Verstehen der Bedeutung der Datenverarbeitung und -manipulation in der Datenanalyse-Pipeline. 2. Erlernen von Techniken zum Umgang mit fehlenden Werten in Datensätzen, einschließlich Imputation und Ausschlussstrategien. 3. Identifizieren und erkennen Sie Ausreißer, um ihre Auswirkungen auf die Datenanalyse und die Entscheidungsfindung zu beurteilen. 4. Erkunden Sie Stichprobenmethoden und Techniken zur Dimensionsreduktion für große Datensätze und hochdimensionale Daten. 5. Wenden Sie Techniken zur Datenskalierung an, um Variablen für aussagekräftige Vergleiche zu normalisieren und zu standardisieren. 6. Nutzen Sie die Diskretisierung, um kontinuierliche Daten in kategorische Darstellungen umzuwandeln und so die Analyse zu vereinfachen. 7. Das Konzept des Datenwürfels verstehen und multidimensionale Aggregation für explorative Analysen durchführen. 8. Erstellen Sie Pivot-Tabellen, um Daten zusammenzufassen und umzugestalten und so wertvolle Erkenntnisse aus komplexen Datensätzen zu gewinnen. Während des gesamten Kurses werden die Teilnehmer aktiv an praktischen Übungen und Projekten teilnehmen, die es ihnen ermöglichen, Datenverarbeitungs- und Manipulationstechniken auf reale Datensätze anzuwenden. Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer gut gerüstet sein, um Daten für nachfolgende Analyseaufgaben und datengesteuerte Entscheidungen effektiv vorzubereiten, zu bereinigen und umzuwandeln.


Datenverarbeitung und -manipulation
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Datenverarbeitung mit Python
Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)

Dozent: Di Wu
Bei enthalten
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Die Bedeutung der Datenverarbeitung und -manipulation in der Datenanalyse-Pipeline zu verstehen.
Lernen Sie Techniken zum Umgang mit fehlenden Werten und Ausreißern, zur Datenreduzierung sowie zur Skalierung und Diskretisierung von Daten.
Das Konzept des Datenwürfels verstehen und eine multidimensionale Aggregation für die explorative Analyse durchführen.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Dimensionalitätsreduktion
- Kategorie: Datenmanipulation
- Kategorie: Anomalie-Erkennung
- Kategorie: Daten bereinigen
- Kategorie: Datenqualität
- Kategorie: Data-Warehousing
- Kategorie: Explorative Datenanalyse
- Kategorie: Datenverarbeitung
- Kategorie: Datenumwandlung
- Kategorie: Feature Technik
- Kategorie: Stichproben (Statistik)
- Kategorie: Pivot-Tabellen und Diagramme
Wichtige Details

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6 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 4 Module
Die Woche "Fehlende Werte und Ausreißer" konzentriert sich auf den Umgang mit fehlenden Werten und die Erkennung von Ausreißern mithilfe der Pandas Bibliothek. Sie lernen wesentliche Techniken zur effektiven Identifizierung und Behandlung fehlender Daten sowie Methoden zur Erkennung und Verwaltung von Ausreißern in Datensätzen.
Das ist alles enthalten
3 Videos5 Lektüren2 Aufgaben1 Diskussionsthema
Die Woche "Datenreduktion" konzentriert sich auf die Reduzierung von Daten durch Stichproben und Dimensionalitätsreduktion unter Verwendung der Pandas Bibliothek. Sie lernen wesentliche Techniken, um überschaubare Teilmengen von Daten zu erhalten und gleichzeitig aussagekräftige Informationen für die Analyse und Visualisierung zu bewahren.
Das ist alles enthalten
2 Videos3 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema
Die Woche "Skalierung und Diskretisierung" befasst sich mit der Bedeutung der Skalierung und Diskretisierung von Daten bei der Datenvorverarbeitung. Sie werden lernen, warum und wie man Daten skaliert, um Variablen zu normalisieren und Daten mit unterschiedlichen Skalen zu behandeln. Darüber hinaus werden Sie das Konzept der Datendiskretisierung und seine Anwendung bei der Umwandlung kontinuierlicher Daten in kategoriale Darstellungen untersuchen.
Das ist alles enthalten
2 Videos3 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema
Die Woche "Data Warehouse" konzentriert sich auf die Konzepte und Methoden zur Organisation von Daten mithilfe von Datenwürfeln und Pivot-Tabellen in Pandas. Sie lernen die Bedeutung von Data Warehousing für ein effizientes Datenmanagement und eine effiziente Analyse kennen und erfahren, wie Sie Datenwürfel und Pivot-Tabellen erstellen, um die multidimensionale Datenexploration zu erleichtern.
Das ist alles enthalten
2 Videos3 Lektüren2 Aufgaben1 Diskussionsthema
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Häufig gestellte Fragen
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