Nach diesen Kursen fühle ich mich sicher, professionelle Visualisierungen und Dashboards zu erstellen.
Shoebur RahmanBeschaffungsspezialist, Giz Bangladesh
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
Lernprogramm
Kursübersicht
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 DataFrames50 XP
- Symbole vs. Strings100 XP
- Beschreib es mir100 XP
- Fehlt da was?50 XP
- Spalten auswählen50 XP
- Spaltenauswahl100 XP
- Muster auswählen100 XP
- Reguläre Pinguine100 XP
- Daten mit Visualisierungen erkunden50 XP
- Verteilung der Flossenlängen100 XP
- Bewertung vs. Kakaoprozente100 XP
- Mindestlöhne im Zeitverlauf plotten100 XP
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.
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.
4
Deinen Workflow verbessern
Lerne, wie du Datensätze lädst und verbindest und wie du mit fehlenden Werten umgehst. Danach fügen wir alles zusammen!
J
Datenmanipulation in Julia
Kurs
abgeschlossen
