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Python für Fortgeschrittene

Verbessere deine Data-Science-Fähigkeiten mit Matplotlib-Visualisierungen und pandas DataFrames.

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Kursbeschreibung

Verbessere deine Python-Kenntnisse

Das Erlernen von Python ist für alle angehenden Data-Science-Fachleute unerlässlich. Lerne, echte Daten mit den Funktionen von Matplotlib zu visualisieren und mache dich mit Datenstrukturen wie dem Dictionary und dem Pandas DataFrame vertraut. Dieser vierstündige Kurs für Fortgeschrittene hilft dir, deine vorhandenen Python-Kenntnisse auszubauen und neue Python-Anwendungen und -Funktionen kennenzulernen, die dein Repertoire erweitern und dir helfen, effizienter zu arbeiten.

Python Wörterbücher und Pandas verwenden lernen

Dictionaries bieten eine Alternative zu Python-Listen, während der DataFrame von Pandas die beliebteste Art ist, mit tabellarischen Daten zu arbeiten. Im zweiten Kapitel dieses Kurses erfährst du, wie du Datensätze erstellen und manipulieren kannst und wie du mit diesen Strukturen auf sie zugreifen kannst. Praktische Übungen während des Kurses werden dein Selbstvertrauen in jedem Bereich stärken.

Python Boolesche Logik und Python Schleifen erforschen

In der zweiten Hälfte des Kurses beschäftigst du dich mit Logik, Kontrollfluss, Filterung und Schleifen. Diese Funktionen steuern die Entscheidungsfindung in Python-Programmen und helfen dir, mehr Operationen mit deinen Daten durchzuführen, einschließlich wiederholter Anweisungen. Am Ende des Kurses wendest du all deine neuen Fähigkeiten an, indem du mit Hilfe von Hacker-Statistiken deine Gewinnchancen bei einer Wette berechnest.

Wenn du alle Kapitel abgeschlossen hast, bist du bereit, deine neuen Fähigkeiten in deinem Job, deiner neuen Karriere oder deinem persönlichen Projekt anzuwenden und dich auf fortgeschrittenere Python-Kenntnisse vorzubereiten.
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In den folgenden Tracks

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Datenanalyst mit Python

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Zertifizierung verfügbar

Associate Data Scientist in Python

Gehe zu Track

Python Data Fundamentals

Gehe zu Track
  1. 1

    Matplotlib

    Kostenlos

    Die Datenvisualisierung ist eine Schlüsselqualifikation für angehende Data Scientists. Mit Matplotlib ist es ganz einfach, aussagekräftige und aufschlussreiche Diagramme zu erstellen. In diesem Kapitel lernst du, wie du verschiedene Arten von Diagrammen erstellst und sie so anpasst, dass sie visuell ansprechend und interpretierbar sind.

    Kapitel Jetzt Abspielen
    Grundlegende Diagramme mit Matplotlib
    50 xp
    Liniendiagramm (1)
    100 xp
    Liniendiagramm (2): Interpretation
    50 xp
    Liniendiagramm (3)
    100 xp
    Streudiagramm (1)
    100 xp
    Streudiagramm (2)
    100 xp
    Histogramm
    50 xp
    Histogramm erstellen (1)
    100 xp
    Histogramm erstellen (2): Bins
    100 xp
    Histogramm erstellen (3): Vergleiche
    100 xp
    Das richtige Diagramm auswählen (1)
    50 xp
    Das richtige Diagramm auswählen (2)
    50 xp
    Anpassung
    50 xp
    Beschriftungen
    100 xp
    Teilstriche
    100 xp
    Größen
    100 xp
    Farben
    100 xp
    Zusätzliche Anpassungen
    100 xp
    Interpretation
    50 xp
  2. 2

    Dictionarys & pandas

    Lerne den Datentyp Dictionary als Alternative zur Python-Liste und den pandas-DataFrame als De-facto-Standard für die Arbeit mit tabellarischen Daten in Python kennen. Du lernst in praktischen Übungen, wie du Datensätze erstellst und bearbeitest und wie du auf benötigte Informationen in diesen Datenstrukturen zugreifen kannst.

    Kapitel Jetzt Abspielen
  3. 3

    Logik, Kontrollfluss und Filterung

    Die boolesche Logik ist die Grundlage für die Entscheidungsfindung in Python-Programmen. Du erfährst, welche Vergleichsoperatoren es gibt, wie du sie mit booleschen Operatoren kombinierst und wie du die booleschen Ergebnisse in Kontrollstrukturen verwendest. Außerdem übst du das Filtern von Daten in pandas-DataFrames mithilfe von Logik.

    Kapitel Jetzt Abspielen
  4. 5

    Fallstudie: Simulierte Statistiken

    Im letzten Kapitel kannst du nun alles Gelernte aus dem Kurs anwenden. Mithilfe von simulierten Statistiken berechnest du deine Gewinnchancen bei einer Wette. Du nutzt Zufallszahlengeneratoren, Schleifen und Matplotlib, um dir einen Glücksspielvorteil zu verschaffen!

    Kapitel Jetzt Abspielen
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Python Data Fundamentals

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Datensätze

GapminderCarsBRICS

Mitwirkende

Collaborator's avatar
Vincent Vankrunkelsven
Collaborator's avatar
Filip Schouwenaars

Voraussetzungen

Introduction to Python
Hugo Bowne-Anderson HeadshotHugo Bowne-Anderson

Data Scientist

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