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Kursbeschreibung
Python und R haben im „Zeitalter des Machine Learning“ enorm an Popularität gewonnen. Beide sind höherstufige Sprachen, die leicht zu lernen und zu schreiben sind. Welche Sprache du verwendest, hängt von deinem Hintergrund sowie deinem Fachgebiet in Studium und Beruf ab. R ist eine Sprache von Statistikern für Statistiker, während Python eine allgemeinere Programmiersprache ist. Unabhängig vom Hintergrund gibt es Situationen, in denen ein bestimmter Algorithmus nur in einer der beiden Sprachen implementiert ist, eine Funktion besser dokumentiert ist oder das Tutorial, das du online gefunden hast, einfach Python statt R verwendet.In all diesen Fällen muss ein R-Nutzer in Python arbeiten, um seine Arbeit zu erledigen, oder verstehen, wie etwas in Python umgesetzt ist, um es nach R zu übertragen. Dieser Kurs hilft dir, die Sprachbarriere zwischen R und Python zu überwinden.
Voraussetzungen
Lernprogramm
Kursübersicht
1
Die Grundlagen
Lerne einige der wichtigsten Datentypen (Integer, Float, String und Boolean) und Datenstrukturen (Listen, Dictionaries, NumPy-Arrays und pandas DataFrames) in Python kennen und wie sie sich mit denen in R vergleichen lassen.
2
Kontrollfluss, Schleifen und Funktionen
In diesem Kapitel lernst du Kontrollfluss-Anweisungen (if-else if-else), for-Schleifen kennen und schreibst deine eigenen Funktionen in Python!
3
Pandas
In diesem Kapitel lernst du eine der wichtigsten Python-Bibliotheken kennen: pandas. Neben DataFrames bietet pandas zahlreiche Funktionen und Methoden zur Datenmanipulation.
4
Visualisierung
Du lernst das vielfältige Ökosystem an Visualisierungsbibliotheken in Python kennen. Dieses Kapitel behandelt matplotlib, die zentrale Visualisierungsbibliothek in Python, sowie die Bibliotheken pandas und seaborn.
5
Capstone
Zum Abschluss wendest du deine Python-Skills auf den Datensatz „NYC Flights 2013“ an.
Python für R-Nutzer
Kurs
abgeschlossen
