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Kurs

Analyse polizeilicher Maßnahmen mit pandas

MittelSchwierigkeitsgrad
Aktualisiert 09/2024
Schau dir mal die Daten vom Stanford Open Policing Project an und guck mit Pandas, wie das Geschlecht das Verhalten von Polizisten beeinflusst.
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PythonData Manipulation
4 Std.
16 Videos
50 Übungen
4,100 XP
66,175
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Kursbeschreibung

Nachdem du die Grundlagen von pandas gelernt hast, kannst du in diesem Kurs dein Wissen anwenden und spannende Fragen zu einem echten Datensatz beantworten! Du erkundest den Datensatz des Stanford Open Policing Project und analysierst den Einfluss des Geschlechts auf das Verhalten der Polizei. Im Laufe des Kurses übst du weiter das Bereinigen unordentlicher Daten, das Erstellen von Visualisierungen, das Kombinieren und Umformen von Datensätzen sowie die Arbeit mit Zeitreihendaten. Analyzing Police Activity with pandas gibt dir wertvolle Erfahrung darin, einen Datensatz von Anfang bis Ende zu analysieren – eine optimale Vorbereitung für deine Data-Science-Karriere!

Voraussetzungen

Joining Data with pandas
1

Daten für die Analyse vorbereiten

Bevor du mit der Analyse beginnst, ist es entscheidend, den Datensatz zunächst zu untersuchen und zu bereinigen, damit die Arbeit damit effizienter wird. In diesem Kapitel übst du, Datentypen zu korrigieren, fehlende Werte zu behandeln sowie Spalten und Zeilen zu entfernen – und lernst dabei den Datensatz des Stanford Open Policing Project kennen.
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2

Zusammenhang zwischen Geschlecht und Polizeiarbeit untersuchen

Hat das Geschlecht einer fahrende Person Einfluss auf das Verhalten der Polizei während einer Verkehrskontrolle? In diesem Kapitel gehst du dieser Frage nach und übst dabei das Filtern, Gruppieren, Method Chaining, boolesche Mathematik, String-Methoden und mehr!
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4

Wettereinfluss auf polizeiliche Maßnahmen analysieren

In diesem Kapitel nutzt du einen zweiten Datensatz, um den Einfluss der Wetterbedingungen auf das Verhalten der Polizei bei Verkehrskontrollen zu untersuchen. Du übst das Zusammenführen und Umformen von Datensätzen, bewertest die Vertrauenswürdigkeit einer Datenquelle, arbeitest mit kategorialen Daten und anderen fortgeschrittenen Techniken.
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Analyse polizeilicher Maßnahmen mit pandas
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