Weiter zum Inhalt

Startseite Data Analysis

Kurs

Datenmanipulation in Julia

BasicSchwierigkeitsgrad

Aktualisiert 05/2024

Dieser Kurs fokussiert sich auf die wichtigsten Skills der Datenbearbeitung in Julia.

Kurs kostenlos starten

JuliaData Manipulation

4 Std.

15 Videos

55 Übungen

4,650 XP

Leistungsnachweis

Beliebt bei Lernenden in Tausenden Unternehmen

Ein Team schulen?

Für Unternehmen ausprobieren

Kursbeschreibung

Julia ist eine neue und spannende Programmiersprache für Machine Learning, wissenschaftliches Rechnen und Data Mining. In diesem Kurs bekommst du das nötige Wissen, um deine eigene Reise zur Datenmanipulation in Julia zu starten.Wir bauen auf deinen Kenntnissen zu DataFrames aus den Kursen Introduction to Julia und Intermediate Julia auf. Am Ende des Kurses beherrschst du die wichtigsten Fähigkeiten, um DataFrames zu inspizieren, zu transformieren, zu gruppieren und zu visualisieren – und vieles mehr.

Voraussetzungen

Introduction to Julia Intermediate Julia

1

DataFrames inspizieren

Mach die ersten Schritte hin zu komplexer Datenmanipulation in Julia! Lerne, wie du das DataFrames-Paket an deine Bedürfnisse anpasst und wie du mit dem Plots-Paket Datenvisualisierungen erstellst.

Einstieg in DataFrames

Symbole vs. Strings

Beschreib es mir

Fehlt da was?

Spalten auswählen

Spaltenauswahl

Muster auswählen

Reguläre Pinguine

Daten mit Visualisierungen erkunden

Verteilung der Flossenlängen

Bewertung vs. Kakaoprozente

Mindestlöhne im Zeitverlauf plotten

Kapitel starten

2

Mit Spalten arbeiten

Spalten sind die Grundbausteine von DataFrames. Zu wissen, wie man mit Spalten umgeht, ist entscheidend auf deiner Reise der Datenmanipulation. Du lernst, wie du Spalten umordnest und entfernst sowie Funktionen auf einzelne Zeilen und ganze Spalten anwendest.

Spalten löschen und verschieben

Pinguin-Spalte löschen

Neu anordnen der Löhne

Spalten manipulieren

select() verwenden

Pinguin-Transformationen

Schokoladen kombinieren

Was sollst du verwenden?

Neue Spalten erstellen

Die Hauptstädte kopieren

Spalte oder Zeile?

Schokoladenprozente

Kapitel starten

3

DataFrames aggregieren

In diesem Kapitel lernst du, wie du Daten gruppierst und gruppierte Zusammenfassungsstatistiken berechnest sowie Pivot-Tabellen erstellst. Außerdem erfährst du, wie du mit dem Paket Chain.jl die Lesbarkeit deines Codes verbesserst.

Gruppierte Daten erkunden

Löhne auf mehreren Wegen

Pinguin-Gruppenzählungen

Einzigartige Kakaobohnen

Doppelte Zeilen oder nicht?

Gruppierte Zusammenfassungsstatistiken

Merkmale von Pinguinen

Schokoladen-Standort vs. Bewertung

Daten pivotieren

Löhne umformen

Pivot nach Schokoladen-Standort

Lesbarkeit mit Chain.jl verbessern

Schokolade verketten

Pinguine plotten mit Chain

Mindestlohn nach Region

Kapitel starten

4

Deinen Workflow verbessern

Lerne, wie du Datensätze lädst und verbindest und wie du mit fehlenden Werten umgehst. Danach fügen wir alles zusammen!

CSV-Dateien laden und schreiben

Dezimaltrennzeichen und Delimiter

Die 80er laden

Schreib es auf

Daten verknüpfen

Bundesstaaten treffen Hauptstädte

Pinguin-Joins

Mit fehlenden Werten umgehen

Fehlende Werte entfernen

rating durch Median ersetzen

rating durch Gruppenmedian ersetzen

Effizienter Workflow

Erste Schritte mit Flugdaten

Fehlende Verspätungen?

Verspätungen auf US-Flughäfen

Zusammenfassung

Kapitel starten

Datenmanipulation in Julia

Kurs
abgeschlossen

Leistungsnachweis verdienen

Füge diesen Fähigkeitsnachweis zu deinem LinkedIn-Profil, Anschreiben oder Lebenslauf hinzu
Teile es auf Social Media und in deiner LeistungsbeurteilungJetzt anmelden

Schließe dich 19 Millionen Lernenden an und starte Datenmanipulation in Julia heute!

DataCamp gibt es auch für Mobilgeräte

Mit unseren Kursen für Mobilgeräte und täglichen Programmier-Challenges erweiterst du deine Datenkompetenz von unterwegs.