Grundlagen der Python-Datenanalyse: NumPy und Pandas

Dieser Kurs bietet eine konzentrierte, praktische Anleitung zu den wichtigsten Werkzeugen für die Datenmanipulation in Python, die Sie in der Lage sein werden, Ihre Daten zu analysieren und zu verarbeiten. Wenn Sie diese Kernkompetenzen beherrschen, können Sie Rohdaten schnell bereinigen, strukturieren und aggregieren und sie perfekt für Berichte, Visualisierungen oder erweiterte Machine-Learning-Modelle vorbereiten. Was Sie lernen werden: * Verstehen Sie die grundlegenden Strukturen von NumPy Arrays und Pandas DataFrames und Series. * Anwenden von effizienten Vektorisierungstechniken mit NumPy für schnelle numerische Berechnungen. * Bereinigen und Vorverarbeiten von "schmutzigen" Daten durch Handhabung fehlender Werte, Duplikate und inkonsistenter Typen. * Üben Sie das Gruppieren, Aggregieren und Pivoting von Daten, um aussagekräftige Einblicke und Zusammenfassungen zu erhalten. * Implementieren Sie moderne Pandas-Methoden-Verkettungsmuster für lesbare und wartbare Datentransformationen. * Konfigurieren Sie grundlegende Datenqualitätsprüfungen und bereiten Sie strukturierte Daten für nachgelagerte Modellierungsaufgaben vor. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Konzepten und Terminologie für Datenstrukturen, geht dann direkt in die praktische Anwendung durch gezielte Übungen zur Datenreinigung, Transformation und Aggregation. Dieser Kurs ist für absolute Anfänger in der Datenwissenschaft oder Analyse gedacht, es sind keine Vorkenntnisse mit NumPy oder Pandas erforderlich. Bauen Sie noch heute Ihr unverzichtbares Datenanalyse-Toolkit auf.