Aktualisiert im Mai 2025. Dieser Kurs bietet jetzt Coursera Coach! Eine intelligentere Art zu lernen, mit interaktiven Unterhaltungen in Echtzeit, die Ihnen helfen, Ihr Wissen zu testen, Annahmen zu hinterfragen und Ihr Verständnis zu vertiefen, während Sie durch den Kurs schreiten. Dieser Kurs bietet eine solide Grundlage in Python für Datenwissenschaft, mit Schwerpunkt auf NumPy, Matplotlib, Pandas und einem Hauch von Maschinellem Lernen. Die Kursteilnehmer werden praktische Erfahrungen mit grundlegenden Werkzeugen der Datenwissenschaft sammeln und ihre Fähigkeiten zur Datenmanipulation, Visualisierung und zur Durchführung grundlegender Aufgaben des Maschinellen Lernens verbessern. Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer darauf vorbereitet sein, fortgeschrittene Themen der Datenwissenschaft anzugehen, mit einem starken Verständnis dafür, wie Python in realen Anwendungen eingesetzt wird. Im ersten Abschnitt erhalten Sie eine Einführung in NumPy, wobei der Schwerpunkt auf seinen leistungsstarken Array-Operationen und Geschwindigkeitsvorteilen gegenüber herkömmlichen Python-Listen liegt. Sie werden Matrizen, Punktprodukte und lineare Systeme erforschen, um die Grundlagen der numerischen Berechnungen zu verstehen. Praktische Übungen festigen diese Konzepte und stellen sicher, dass Sie mit NumPy in der Datenwissenschaft sicher arbeiten können. Als nächstes gehen Sie zu Matplotlib über, wo Sie lernen, wie man Daten effektiv visualisiert. Durch praktische Übungen mit Liniendiagrammen, Streudiagrammen, Histogrammen und Bilddiagrammen werden Sie in der Lage sein, Daten in verschiedenen grafischen Formaten darzustellen. In diesem Abschnitt erhalten Sie die Werkzeuge, um Daten visuell zu analysieren und Erkenntnisse klar zu kommunizieren. Im letzten Abschnitt lernen Sie Pandas kennen, eine der am weitesten verbreiteten Bibliotheken zur Datenmanipulation. Sie beherrschen Techniken wie das Laden von Daten, die Auswahl von Zeilen und Spalten und die Anwendung von Funktionen auf Datenrahmen (Dataframes). Außerdem lernen Sie die Plot-Funktionen von Pandas kennen. Als Bonus erhalten Sie eine Einführung in SciPy und in grundlegende Konzepte des Maschinellen Lernens, um zu verstehen, wie diese Tools in die Workflows der Datenwissenschaft integriert werden können. Dieser Kurs ist ideal für alle, die mit der Datenwissenschaft beginnen oder ihre Python-Kenntnisse für die Datenanalyse erweitern möchten. Grundlegende Kenntnisse in Python werden vorausgesetzt, und der Kurs ist für Anfänger gedacht. Wenn Sie lernen möchten, wie man Python für die Datenmanipulation, die Visualisierung und einführendes Maschinelles Lernen verwendet, wird dieser Kurs Sie zum Erfolg führen.



NumPy, Matplotlib & Pandas - Voraussetzungen für die Datenwissenschaft
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Grundlagen der Datenwissenschaft: Analyse, Statistik und ML

Dozent: Packt - Course Instructors
Bei enthalten
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Verstehen der Kernkonzepte von NumPy-Arrays, einschließlich ihrer Vorteile gegenüber Python-Listen.
Erwerben Sie Kenntnisse in der Visualisierung von Daten mit verschiedenen Arten von Diagrammen in Matplotlib.
Lernen Sie, wie man mit Pandas Daten für Datenwissenschaftliche Aufgaben manipuliert und analysiert.
Lernen Sie die Grundlagen von Modellen des Maschinellen Lernens wie Klassifizierung und Regression kennen.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Jupyter
- Kategorie: Daten importieren/exportieren
- Kategorie: Datenvisualisierungssoftware
- Kategorie: Streudiagramme
- Kategorie: Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)
- Kategorie: Datenverarbeitung
- Kategorie: Pandas (Python-Paket)
- Kategorie: Datenmanipulation
- Kategorie: Wahrscheinlichkeitsverteilung
- Kategorie: Lineare Algebra
- Kategorie: Regressionsanalyse
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: NumPy
Wichtige Details

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7 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 6 Module
In diesem Modul stellen wir Ihnen die Kursstruktur vor und erläutern die verfügbaren Ressourcen. Dies wird Ihnen helfen, den Lernprozess reibungslos zu gestalten und Ihre Kurserfahrung zu maximieren.
Das ist alles enthalten
2 Videos1 Lektüre
In diesem Modul werden wir in NumPy eintauchen, eine leistungsstarke Bibliothek für numerische Berechnungen. Sie lernen, mit Arrays zu arbeiten, lineare Algebra-Probleme zu lösen und Daten zu generieren, mit praktischen Beispielen, um jedes Konzept zu verstärken.
Das ist alles enthalten
10 Videos1 Aufgabe
In diesem Modul lernen Sie Matplotlib kennen, eine Bibliothek, mit der Sie eine Vielzahl von Visualisierungen erstellen können. Sie werden praktische Erfahrungen bei der Erstellung von Diagrammen und Plots sammeln, die Ihnen helfen, Daten klar und effektiv zu präsentieren.
Das ist alles enthalten
7 Videos1 Aufgabe
In diesem Modul lernen Sie die Pandas-Bibliothek kennen, ein wichtiges Werkzeug für die Datenmanipulation. Sie lernen, mit Dataframes zu arbeiten, Daten zu filtern und Visualisierungen zu erstellen, um Ihre Fähigkeit zu verbessern, reale Datensätze zu analysieren.
Das ist alles enthalten
7 Videos1 Aufgabe
In diesem Modul stellen wir SciPy vor, eine Bibliothek, die für wissenschaftliche und technische Berechnungen entwickelt wurde. Sie lernen statistische Verteilungen und Faltung kennen und erfahren, wie Sie diese Techniken auf reale Probleme anwenden können.
Das ist alles enthalten
5 Videos1 Aufgabe
In diesem Modul geben wir Ihnen einen grundlegenden Überblick über Maschinelles Lernen, einschließlich der wichtigsten Algorithmen wie Klassifizierung und Regression. Sie werden praktische Erfahrungen mit Code sammeln und lernen, wie Sie diese Techniken effektiv anwenden können.
Das ist alles enthalten
11 Videos1 Lektüre3 Aufgaben
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Häufig gestellte Fragen
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Sobald Sie sich angemeldet haben und Ihre Sitzung beginnt, haben Sie Zugang zu allen Videos und anderen Ressourcen, einschließlich der Lektüre und dem Diskussionsforum des Kurses. Sie können Übungsaufgaben ansehen und einreichen und die erforderlichen benoteten Aufgaben erledigen, um eine Note und ein Kurszertifikat zu erhalten.
Weitere Fragen
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