Explorative Datenanalyse in Python

Du hast spannende Daten – wo fängst du mit der Analyse an? In diesem Kurs lernst du den gesamten Prozess der Erkundung und Analyse von Daten kennen: von der Frage, was in einem Datensatz enthalten ist, bis hin dazu, wie du Erkenntnisse aus der Exploration in einen Data-Science-Workflow einbindest.

Anhand von Daten zu Arbeitslosenzahlen und Flugticketpreisen nutzt du Python, um Daten zu summarisch zu beschreiben und zu validieren, fehlende Werte zu berechnen, zu identifizieren und zu ersetzen sowie numerische und kategoriale Werte zu bereinigen. Im gesamten Kurs erstellst du mit Seaborn aussagekräftige Visualisierungen, um Variablen und ihre Beziehungen zu verstehen.

Zum Schluss zeigt dir der Kurs, wie explorative Erkenntnisse in Data-Science-Workflows einfließen – durch das Erstellen neuer Features, das Ausbalancieren kategorialer Merkmale und das Ableiten von Hypothesen aus deinen Ergebnissen.

Am Ende dieses Kurses wirst du in der Lage sein, deine eigene explorative Datenanalyse (EDA) in Python durchzuführen. Du kannst deine Erkenntnisse visuell überzeugend darstellen und die nächsten Schritte empfehlen, um noch mehr aus deinen Daten herauszuholen!Die Videos enthalten Live-Transkripte, die du über „Show transcript" unten links im Video einblenden kannst. Das Kursglossar findest du rechts im Bereich „Ressourcen".Um CPE-Credits zu erhalten, musst du den Kurs abschließen und in der qualifizierten Prüfung mindestens 70 % erreichen. Du gelangst zur Prüfung, indem du rechts auf den Hinweis zu den CPE-Credits klickst.