Der Kurs "Data Wrangling Project" bietet den Studenten die Möglichkeit, das im Rahmen der Spezialisierung erworbene Wissen in einem realen Data Wrangling-Projekt ihres Interesses anzuwenden. Die Teilnehmer folgen der Data Wrangling Pipeline Schritt für Schritt, von der Identifizierung der Datenquellen bis zur Verarbeitung und Integration der Daten, um einen feinen Datensatz zu erhalten, der für die Analyse bereit ist. Dieser Kurs ermöglicht es den Kursteilnehmern, praktische Erfahrungen im Data Wrangling-Prozess zu sammeln und bereitet sie darauf vor, komplexe Datenherausforderungen in realen Szenarien zu bewältigen. Während des gesamten Kurses arbeiten die Kursteilnehmer an ihrem Data Wrangling-Projekt und wenden die in jedem Modul erworbenen Kenntnisse und Fähigkeiten an, um einen verfeinerten und gut vorbereiteten Datensatz zu erhalten. Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer den Data Wrangling-Prozess beherrschen und bereit sein, reale Datenherausforderungen in verschiedenen Bereichen zu bewältigen.

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Datenverarbeitungsprojekt mit Python
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
Initiierung und Durchführung eines Data Wrangling-Projekts von Rohdaten zu einem verfeinerten Datensatz für die Analyse.
Wenden Sie die in der Spezialisierung erlernten Data Wrangling-Techniken an, um reale Datenszenarien zu bearbeiten.
Effizienter Einsatz von Python-Bibliotheken und -Tools für Data Wrangling-Aufgaben. Kommunikation und Präsentation der Ergebnisse des Data Wrangling gegenüber den Beteiligten.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Datenwrangling
- Kategorie: Erhebung von Daten
- Kategorie: Daten bereinigen
- Kategorie: Datenmanipulation
- Kategorie: Dimensionalitätsreduktion
- Kategorie: Statistische Analyse
- Kategorie: Daten-Integration
- Kategorie: Datenverarbeitung
- Kategorie: Datenüberprüfung
- Kategorie: Data-Mining
- Kategorie: Datenvisualisierung
- Kategorie: Statistische Visualisierung
- Kategorie: Datenumwandlung
- Kategorie: Explorative Datenanalyse
- Kategorie: Datenqualität
- Kategorie: Pivot-Tabellen und Diagramme
- Kategorie: Datenanalyse
Wichtige Details

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5 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 5 Module
In dieser Einführungswoche lernen Sie die Data Wrangling Pipeline kennen, die als strukturierter Ansatz zur Umwandlung von Rohdaten in einen bereinigten und organisierten Datensatz für die Analyse dient. Sie lernen die wichtigsten Schritte der Pipeline kennen, die die Grundlage für den Rest des Kurses bilden.
Das ist alles enthalten
3 Lektüren1 Aufgabe
In dieser Woche werden Sie lernen, wie Sie den Umfang und die Ziele Ihres Data Wrangling-Projekts ermitteln und definieren. Sie werden verschiedene Datenquellen untersuchen, ihre Struktur verstehen und die Eignung der einzelnen Quellen für das Projekt beurteilen.
Das ist alles enthalten
3 Lektüren1 Aufgabe
Diese Woche behandelt die Phase der Datenerfassung und -integration im Data Wrangling-Prozess. Sie lernen Techniken für die Datenerfassung, die Validierung der gesammelten Daten und die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen.
Das ist alles enthalten
3 Lektüren1 Aufgabe
In dieser Woche geht es darum, durch statistische Analyse und Datenvisualisierung ein umfassendes Verständnis des Datensatzes zu erlangen. Sie lernen, wie man deskriptive Statistiken durchführt, informative Visualisierungen erstellt und explorative Datenanalysen (EDA) durchführt.
Das ist alles enthalten
3 Lektüren1 Aufgabe
In dieser Woche werden Sie sich mit grundlegenden Datenverarbeitungs- und -manipulationstechniken befassen. Sie werden lernen, wie man mit fehlenden Werten umgeht, Ausreißer erkennt und behandelt, Stichproben und Dimensionalitätsreduktion durchführt, Skalierung und Diskretisierung von Daten anwendet und Datenwürfel und Pivot-Tabellen erforscht.
Das ist alles enthalten
9 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema
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