Dieser Minikurs soll Ihnen grundlegende Python-Kenntnisse 蹿眉谤 die Arbeit mit Daten vermitteln. In diesem Kurs geht es in erster Linie darum, ein Projekt 补产锄耻蝉肠丑濒颈别脽别苍, bei dem Sie die Rolle eines Data Scientist oder eines Datenanalysten 眉bernehmen und mit einem realen Datensatz und einem von der Realit盲t inspirierten Szenario ausgestattet werden, um Muster und Trends zu erkennen.
Python-Projekt 蹿眉谤 Datenwissenschaft
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Python-Projekt 蹿眉谤 Datenwissenschaft
Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.
Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)
Dozenten: Azim Hirjani
295.128 bereits angemeldet
Bei 
enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.5
(4,752听叠别飞别谤迟耻苍驳别苍)
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
Flexibler Zeitplan
8 Stunden zu vervollst盲ndigen
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
91%
Den meisten Lernenden hat dieser Kurs gefallen
Was Sie lernen werden
Spielen Sie die Rolle eines Data Scientist / Datenanalysten, der an einem echten Projekt arbeitet.
Demonstrieren Sie Ihre F盲higkeiten in Python - der Sprache der Wahl 蹿眉谤 Data Science und Datenanalyse.
Wenden Sie die Grundlagen von Python, Python-Datenstrukturen und die Arbeit mit Daten in Python an.
Erstellen Sie ein Dashboard mit Python und Bibliotheken wie Pandas, Beautiful Soup und Plotly unter Verwendung des Jupyter-Notebooks.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Dashboard
- Kategorie: Web Scraping
- Kategorie: Datenverarbeitung
- Kategorie: Pandas (Python-Paket)
- Kategorie: Erhebung von Daten
- Kategorie: Matplotlib
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Datenmanipulation
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: Datenverarbeitung
- Kategorie: Jupyter
Wichtige Details
Zertifikat zur Vorlage
Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzuf眉gen
Bewertungen
2 Quizzes
Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter f眉hrender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
Dieser Kurs ist als Teil 惫别谤蹿眉驳产补谤
Wenn Sie sich 蹿眉谤 diesen Kurs anmelden, m眉ssen Sie auch ein bestimmtes Programm ausw盲hlen.
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverst盲ndnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 1 Modul
In diesem Modul werden Sie Ihre F盲higkeiten in Python unter Beweis stellen - der Sprache der Wahl 蹿眉谤 Data Science und Datenanalyse. Sie werden die Grundlagen von Python und Python-Datenstrukturen anwenden und mit Daten in Python arbeiten. Durch die Arbeit an einem realen Projekt werden Sie die Rolle eines Data Scientist oder Datenanalysten modellieren und ein Dashboard mit Python und beliebten Python-Bibliotheken unter Verwendung des Jupyter-Notebooks erstellen.
Das ist alles enthalten
2 Videos8 Lekt眉ren2 Quizzes1 peer review5 App-Elemente5 Plug-ins
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Warum entscheiden sich Menschen 蹿眉谤 糖心vlog官网观看 蹿眉谤 ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
鈥濫s ist eine gro脽artige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.鈥�
Jennifer J.
Lernender seit 2020
鈥濨ei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.鈥�
Larry W.
Lernender seit 2021
鈥濿enn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universit盲t nicht anbietet, ist 糖心vlog官网观看 mit die beste Alternative.鈥�
Chaitanya A.
鈥濵an lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei 糖心vlog官网观看 kann ich ohne Grenzen lernen.鈥�
Bewertungen von Lernenden
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MR
5
Gepr眉ft am 30. Nov. 2021
It is the most applicable course on python anyone could participate in. I am glad I came across this amazing course. Kudos to the producers and thanks to every one on them.
SK
5
Gepr眉ft am 6. Okt. 2021
Best course so far, under the IBM Data Science professional certificate program. It is heavy on the practical side, which is a good thing as it gives the person a more hands-on experience.
ZA
4
Gepr眉ft am 26. Juli 2023
Overall it's a good hands on python programming for web-scrapping. The project could have been more challenging but it is not. I hope the future versions of the project is more challenging.
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