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Am Ende dieses Moduls werden die Lernenden wesentliche F盲higkeiten im Umgang mit verschiedenen Arten von Daten erwerben. Sie haben ein solides Verst盲ndnis 蹿眉谤 die Grundlagen der Python-Programmierung, einschlie脽lich Datenstrukturen und Bibliotheken. Sie werden das Laden, Bereinigen und Umwandeln von Daten beherrschen und in der Lage sein, explorative Datenanalysen unter Verwendung von Datenvisualisierungstechniken durchzuf眉hren. Sie erhalten au脽erdem Einblicke in grundlegende statistische Konzepte, wie Wahrscheinlichkeit, Verteilungen und Hypothesentests.

Am Ende dieses Moduls werden die Lernenden ein umfassendes Verst盲ndnis von statistischen Konzepten, Techniken zur Datenexploration und Visualisierungsmethoden erlangen. Die Lernenden entwickeln die F盲higkeit, Muster, Ausrei脽er und Beziehungen in Daten zu erkennen, fundierte Entscheidungen zu treffen und Hypothesen zu formulieren. Letztendlich werden sie in der Lage sein, Rohdaten in aussagekr盲ftige Erkenntnisse umzuwandeln, ihre Ergebnisse durch Data Storytelling effektiv zu kommunizieren und EDA in verschiedenen realen Anwendungen anzuwenden.

Am Ende dieses Moduls werden die Lernenden die wesentlichen F盲higkeiten erwerben, um Rohdaten, die oft un眉bersichtlich sind, effektiv in ein strukturiertes und geeignetes Format 蹿眉谤 fortgeschrittene Analysen umzuwandeln. Sie beherrschen die Techniken 蹿眉谤 den Umgang mit fehlenden Werten, die Identifizierung von und den Umgang mit Ausrei脽ern, die Kodierung kategorischer Variablen, die Skalierung und Normalisierung numerischer Merkmale und den Umgang mit textuellen oder unstrukturierten Daten. Die Lernenden werden auch in der Lage sein, Dateninkonsistenzen, wie z.B. Duplikate und Fehler, zu erkennen und zu beheben. Die Lernenden sind in der Lage, Daten so zu behandeln, dass sie 蹿眉谤 weitere Analysen geeignet sind. Nach Abschluss dieses Moduls, Nach Abschluss

Am Ende dieses Moduls werden die Lernenden ein tiefes Verst盲ndnis da蹿眉谤 entwickeln, wie man Features erstellt und verbessert, um die Leistung von Machine Learning-Modellen zu optimieren. Sie werden in der Lage sein, relevante Variablen zu identifizieren, neue Merkmale durch Techniken wie One-Hot-Codierung, Binning und Polynomexpansion zu erstellen und wertvolle Informationen aus vorhandenen Daten wie Daten oder Text mit Methoden wie Merkmalsextraktion und Textvektorisierung zu extrahieren. Die Lernenden werden auch das Konzept der Merkmalsskalierung und -normalisierung verstehen, um die Konsistenz und Vergleichbarkeit von Merkmalsbereichen zu gew盲hrleisten. Mit diesen Kenntnissen sind sie in der Lage, Daten effektiv zu formen, ihre Vorhersagekraft zu erh枚hen und zum Aufbau robuster, hochleistungsf盲higer Pipelines 蹿眉谤 maschinelles Lernen beizutragen.