Leerpad
Data-analist in Python
Inbegrepen bijPremium or Teams
Maak je gratis account aan
of
Door verder te gaan accepteer je onze Gebruiksvoorwaarden, ons Privacybeleid en dat je gegevens worden opgeslagen in de VS.Geliefd bij leerlingen van duizenden bedrijven
Wil je 2 of meer mensen trainen?
Probeer DataCamp for Business
Certificering beschikbaar
Door
Met certificaten die door de industrie worden erkend, val je op en laat je zien wat je kunt. Bereid je voor op certificering door deze track te volgen.
Inbegrepen bij PremiumLeerpadbeschrijving
Data-analist in Python
Ontwikkel essentiële vaardigheden voor gegevensanalyse
Door middel van praktische oefeningen en echte projecten leer je de basisvaardigheden die elke data-analist nodig heeft:- Maak gegevens schoon en bewerk ze met pandas en NumPy
- Maak coole visualisaties met Seaborn en Matplotlib
- Doe wat verkennende data-analyse om nieuwe inzichten te vinden.
- Gebruik statistische technieken zoals hypothesetests en steekproeven
- Combineer gegevens uit verschillende bronnen met behulp van joins en merges
Werk met echte datasets
Oefen je vaardigheden op allerlei datasets die laten zien waar data-analisten elke dag mee te maken hebben. Je gaat Netflix-films onderzoeken, de testscores van openbare scholen in New York City bekijken, misdaadpatronen in Los Angeles analyseren en nog veel meer. Deze projecten helpen je om zelfverzekerder te worden in het aanpakken van echte dataproblemen en het goed communiceren van je bevindingen.Een uitgebreid curriculum voor mensen die data-analist willen worden
Deze track biedt een uitgebreid leertraject voor mensen die data-analist willen worden. Je begint met de basis van Python-programmeren en gaat dan langzaam verder naar meer geavanceerde technieken voor gegevensmanipulatie en statistiek. De cursussen behandelen belangrijke bibliotheken zoals pandas, NumPy en Seaborn, zodat je een complete toolkit voor data-analyse hebt.Waarom Python voor data-analyse?Python is de favoriete taal geworden voor data-analyse vanwege zijn eenvoud, veelzijdigheid en krachtige ecosysteem. Dankzij de uitgebreide bibliotheken kun je makkelijk ingewikkelde gegevensbewerkingen doen, mooie visualisaties maken en statistische modellen toepassen. De populariteit van Python betekent ook dat er veel community-bronnen zijn en dat er veel vraag is naar Python-vaardigheden op de arbeidsmarkt.Begin je carrière in data-analyse
Als je deze track afrondt, ben je klaar om:Solliciteer naar startersfuncties als data-analist.- Helpen bij projecten en beslissingen die op data gebaseerd zijn
- Blijf je verdiepen in geavanceerde onderwerpen op het gebied van data-analyse en datawetenschap.
- Deel je inzichten op een duidelijke manier met zowel technische als niet-technische mensen.
Vereisten
Er zijn geen vereisten voor dit LeerpadCourse
Leer de basis van data-analyse met Python in 4 uur. Deze online cursus laat je kennismaken met de Python-interface en populaire pakketten.
Course
Project
Apply the foundational Python skills you learned in Introduction to Python and Intermediate Python by manipulating and visualizing movie data.
Course
Project
Use data manipulation and summary statistics to analyze test scores across New York City's public schools!
Course
Course
Course
Project
Explore a dataset containing a century's worth of Nobel Laureates. Who won? Who got snubbed?
Skill Assessment
Course
Project
Find out when and where crime is most likely to occur, along with the types of crimes commonly committed in LA.
Course
Course
Project
Perform a hypothesis test to determine if more goals are scored in women's soccer matches than men's!
voltooid
Verdien een prestatieverklaring
Voeg deze referentie toe aan je LinkedIn-profiel, cv of curriculum vitaeDeel het op sociale media en in je functioneringsgesprek
Inbegrepen bijPremium or Teams
Schrijf Je Nu inSluit je aan bij meer dan 19 miljoen leerlingen en start vandaag nog met Data-analist in Python!
Maak je gratis account aan
of
Door verder te gaan accepteer je onze Gebruiksvoorwaarden, ons Privacybeleid en dat je gegevens worden opgeslagen in de VS.