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Python für die Datenwissenschaft (und Versionskontrolle mit GitHub)

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Python für die Datenwissenschaft (und Versionskontrolle mit GitHub)

Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
4 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
4 Wochen zu vervollständigen
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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Statistische Hypothesentests
  • Kategorie: Versionskontrolle
  • Kategorie: GitHub
  • Kategorie: Interaktive Datenvisualisierung
  • Kategorie: Datenvisualisierung
  • Kategorie: A/B-Tests
  • Kategorie: Datenumwandlung
  • Kategorie: Plotly
  • Kategorie: Statistische Analyse
  • Kategorie: Datenanalyse
  • Kategorie: Git (Versionskontrolle-System)
  • Kategorie: Grundsätze der Programmierung
  • Kategorie: Python-Programmierung
  • Kategorie: Datenmanipulation
  • Kategorie: NumPy
  • Kategorie: Jupyter
  • Kategorie: Statistische Methoden
  • Kategorie: Matplotlib
  • Kategorie: Datenverarbeitung
  • Kategorie: Pandas (Python-Paket)

Wichtige Details

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Kürzlich aktualisiert!

Juni 2025

Bewertungen

10 Zuweisungen¹

KI-bewertet siehe Haftungsausschluss
Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist als Teil verfügbar
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, müssen Sie auch ein bestimmtes Programm auswählen.
  • 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 richten Sie eine leistungsstarke Entwicklungsumgebung ein, beherrschen die grundlegende Python-Syntax und lernen, GitHub für eine nahtlose Zusammenarbeit zu nutzen. Am Ende des Moduls werden Sie mit den gleichen grundlegenden Fähigkeiten ausgestattet sein, die von Branchenprofis verwendet werden, einschließlich modernster GenAI-Anwendungen. Machen Sie sich bereit, sich von einem Code-Neuling in einen selbstbewussten Datenexplorer zu verwandeln.

Das ist alles enthalten

3 Videos10 Lektüren2 Aufgaben2 Unbewertete Labore

In diesem Modul erwerben Sie grundlegende Fähigkeiten zur Umwandlung von Rohdaten in analysefähige Formate - eine wichtige Grundlage für jeden Workflow in der Datenwissenschaft. Sie beherrschen Techniken für den Import von Daten aus verschiedenen Quellen, die Manipulation komplexer Datensätze und die Optimierung von Datenstrukturen für die Analyse. Durch die Arbeit mit realen Datensätzen aus unseren EngageMetrics- und MediTrack-Fallstudien werden Sie praktische Erfahrungen in der Datenaufbereitung sammeln, die sich direkt auf professionelle Szenarien übertragen lassen.

Das ist alles enthalten

4 Videos2 Aufgaben1 Programmieraufgabe4 Unbewertete Labore

In diesem Modul lernen Sie, Erkenntnisse durch leistungsstarke Datenvisualisierungstechniken aufzudecken und zu vermitteln. Sie werden sowohl statische als auch interaktive Visualisierungstools beherrschen, von Matplotlib und Seaborn bis hin zu Plotly, während Sie eine gründliche explorative Datenanalyse durchführen. Anhand der EngageMetrics- und MediTrack-Datensätze entwickeln Sie die Fähigkeit, komplexe Daten in überzeugende visuelle Geschichten zu verwandeln, die die Entscheidungsfindung vorantreiben.

Das ist alles enthalten

3 Videos2 Lektüren2 Aufgaben1 Programmieraufgabe3 Unbewertete Labore

In diesem Modul erweitern Sie Ihre analytischen Fähigkeiten mit fortgeschrittenen statistischen Methoden und Testverfahren. Sie werden lernen, Hypothesentests durchzuführen, A/B-Tests zu entwerfen und zu analysieren und analytische Workflows zu automatisieren. Durch die Arbeit mit realen Mitarbeiter- und medizinischen Daten gewinnen Sie praktische Erfahrung in der Anwendung anspruchsvoller analytischer Techniken zur Lösung komplexer Geschäftsprobleme.

Das ist alles enthalten

3 Videos2 Lektüren1 Aufgabe4 Unbewertete Labore

In diesem Modul lernen Sie, professionelle Workflows in der Datenwissenschaft mit GitHub, KI-gestützter Dokumentation und strategischer Versionskontrolle zu implementieren. Durch die Arbeit mit dem EngageMetrics-Mitarbeiterdatensatz entwickeln Sie wesentliche Fähigkeiten für kollaborative Datenwissenschaft-Projekte. Sie lernen die besten Methoden der Versionskontrolle für Jupyter-Notizbücher kennen und erfahren, wie Sie KI-Tools für eine effiziente Dokumentation nutzen können. Während des gesamten Moduls üben Sie effektive Verzweigungsstrategien, die Ihnen helfen, komplexe Analysen zu verwalten. Durch praktische Übungen und reale Szenarien werden Sie praktische Erfahrungen sammeln, die sich direkt auf die professionelle Arbeit in der Datenwissenschaft übertragen lassen. Am Ende dieses Moduls sind Sie in der Lage, gemeinsame Projekte mit Hilfe von Versionskontrollen nach Industriestandard zu verwalten.

Das ist alles enthalten

3 Videos1 Lektüre2 Aufgaben3 Unbewertete Labore

Dieses letzte Modul kombiniert praktische Übungen und eine gezielte Bewertung, um Ihre Fähigkeiten in der Datenwissenschaft zu validieren. Sie werden zunächst ein umfassendes TrendWave Media Analyse-Projekt durchführen und dann Ihre Fähigkeiten durch eine gezielte Bewertung der wichtigsten Konzepte und Fähigkeiten in der Datenwissenschaft unter Beweis stellen.

Das ist alles enthalten

1 Video3 Lektüren1 Aufgabe1 Unbewertetes Labor

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Häufig gestellte Fragen

¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.