Nach diesen Kursen fühle ich mich sicher, professionelle Visualisierungen und Dashboards zu erstellen.
Shoebur RahmanBeschaffungsspezialist, Giz Bangladesh
Kursbeschreibung
Verbessere deine Python-Kenntnisse
Das Erlernen von Python ist für alle angehenden Data-Science-Fachleute unerlässlich. Lerne, echte Daten mit den Funktionen von Matplotlib zu visualisieren und mache dich mit Datenstrukturen wie dem Dictionary und dem Pandas DataFrame vertraut. Dieser vierstündige Kurs für Fortgeschrittene hilft dir, deine vorhandenen Python-Kenntnisse auszubauen und neue Python-Anwendungen und -Funktionen kennenzulernen, die dein Repertoire erweitern und dir helfen, effizienter zu arbeiten.Python Wörterbücher und Pandas verwenden lernen
Dictionaries bieten eine Alternative zu Python-Listen, während der DataFrame von Pandas die beliebteste Art ist, mit tabellarischen Daten zu arbeiten. Im zweiten Kapitel dieses Kurses erfährst du, wie du Datensätze erstellen und manipulieren kannst und wie du mit diesen Strukturen auf sie zugreifen kannst. Praktische Übungen während des Kurses werden dein Selbstvertrauen in jedem Bereich stärken.Python Boolesche Logik und Python Schleifen erforschen
In der zweiten Hälfte des Kurses beschäftigst du dich mit Logik, Kontrollfluss, Filterung und Schleifen. Diese Funktionen steuern die Entscheidungsfindung in Python-Programmen und helfen dir, mehr Operationen mit deinen Daten durchzuführen, einschließlich wiederholter Anweisungen. Am Ende des Kurses wendest du all deine neuen Fähigkeiten an, indem du mit Hilfe von Hacker-Statistiken deine Gewinnchancen bei einer Wette berechnest.Wenn du alle Kapitel abgeschlossen hast, bist du bereit, deine neuen Fähigkeiten in deinem Job, deiner neuen Karriere oder deinem persönlichen Projekt anzuwenden und dich auf fortgeschrittenere Python-Kenntnisse vorzubereiten.
Voraussetzungen
Lernprogramm
Kursübersicht
1
Matplotlib
Die Datenvisualisierung ist eine Schlüsselqualifikation für angehende Data Scientists. Mit Matplotlib ist es ganz einfach, aussagekräftige und aufschlussreiche Diagramme zu erstellen. In diesem Kapitel lernst du, wie du verschiedene Arten von Diagrammen erstellst und sie so anpasst, dass sie visuell ansprechend und interpretierbar sind.
- Grundlegende Diagramme mit Matplotlib50 XP
- Liniendiagramm (1)100 XP
- Liniendiagramm (2): Interpretation50 XP
- Liniendiagramm (3)100 XP
- Streudiagramm (1)100 XP
- Streudiagramm (2)100 XP
- Histogramm50 XP
- Histogramm erstellen (1)100 XP
- Histogramm erstellen (2): Bins100 XP
- Histogramm erstellen (3): Vergleiche100 XP
- Das richtige Diagramm auswählen (1)50 XP
- Das richtige Diagramm auswählen (2)50 XP
- Anpassung50 XP
- Beschriftungen100 XP
- Teilstriche100 XP
- Größen100 XP
- Farben100 XP
- Zusätzliche Anpassungen100 XP
- Interpretation50 XP
2
Dictionaries & pandas
Lerne den Datentyp Dictionary als Alternative zur Python-Liste und den pandas-DataFrame als De-facto-Standard für die Arbeit mit tabellarischen Daten in Python kennen. Du lernst in praktischen Übungen, wie du Datensätze erstellst und bearbeitest und wie du auf benötigte Informationen in diesen Datenstrukturen zugreifen kannst.
3
Logik, Kontrollfluss und Filterung
Die boolesche Logik ist die Grundlage für die Entscheidungsfindung in Python-Programmen. Du erfährst, welche Vergleichsoperatoren es gibt, wie du sie mit booleschen Operatoren kombinierst und wie du die booleschen Ergebnisse in Kontrollstrukturen verwendest. Außerdem übst du das Filtern von Daten in pandas-DataFrames mithilfe von Logik.
4
Schleifen
Es gibt verschiedene Techniken, mit denen du Python-Code wiederholt ausführen kannst. While-Schleifen sind quasi wiederholte if-Anweisungen, wohingegen for-Schleifen über alle Arten von Datenstrukturen iterieren. In diesem Kapitel erfährst du mehr zu diesen Schleifen.
5
Fallstudie: Simulierte Statistiken
Im letzten Kapitel kannst du nun alles Gelernte aus dem Kurs anwenden. Mithilfe von simulierten Statistiken berechnest du deine Gewinnchancen bei einer Wette. Du nutzt Zufallszahlengeneratoren, Schleifen und Matplotlib, um dir einen Glücksspielvorteil zu verschaffen!
Python für Fortgeschrittene
Kurs
abgeschlossen
