Exploratory Data Analysis in Python

Je hebt een interessante gegevensset — waar begin je met je analyse? In deze cursus doorloop je het proces van het verkennen en analyseren van data: van begrijpen wat er in een gegevensset zit tot het opnemen van je bevindingen in een data science-workflow.

Met data over werkloosheidscijfers en vliegticketprijzen gebruik je Python om data samen te vatten en te valideren, ontbrekende waarden te berekenen, identificeren en vervangen, en zowel numerieke als categorische waarden op te schonen. Door de hele cursus maak je fraaie Seaborn-visualisaties om variabelen en hun onderlinge relaties te begrijpen.

Tot slot zie je hoe verkennende bevindingen input geven aan data science-workflows door nieuwe features te maken, categorische features in balans te brengen en hypotheses uit je bevindingen af te leiden.

Aan het einde van deze cursus kun je met vertrouwen je eigen exploratory data analysis (EDA) in Python uitvoeren. Je kunt je bevindingen visueel uitleggen aan anderen en de volgende stappen voorstellen om inzichten uit je data te halen! De video's bevatten live-transcripts die je kunt openen door linksonder in de video op "Show transcript" te klikken. De woordenlijst van de cursus vind je rechts in de sectie met bronnen. Om CPE-credits te verkrijgen, moet je de cursus afronden en een score van 70% halen op de gekwalificeerde toets. Je navigeert naar de toets door rechts op de CPE-credits-callout te klikken.