Python Datenanalyse: NumPy und Pandas Essentials

Daten sind die Grundlage moderner Entscheidungsfindung, aber Rohdaten sind selten bereit für die Analyse. Das Beherrschen von NumPy und Pandas ist der erste und wichtigste Schritt, um ein erfolgreicher Datenanalyst, Datenwissenschaftler oder Machine Learning-Ingenieur zu werden. Dieser reine Textkurs hilft Ihnen, von einem Python-Anfänger zu einem selbstbewussten Datenbearbeiter zu werden. Er zeigt Ihnen, wie Sie Code lesen, schreiben und optimieren, um mehrdimensionale Arrays zu manipulieren und unordentliche tabellarische Datensätze zu bereinigen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie grundlegende Datenstrukturen, einschließlich NumPy-Arrays, Pandas-Serien und DataFrames. - Bereinigen und Vorverarbeiten von Rohdatensätze durch die Handhabung von fehlenden Werten, Duplikaten und falschen Datentypen. - Manipulieren und transformieren Sie tabellarische Daten mithilfe von Indizierungs-, Schnitt-, Filter- und Gruppierungsvorgängen. - Wenden Sie moderne Pandas-Praktiken an, wie Vektorisierung und Vermeidung von verketteten Zuweisungen, um die Leistung zu optimieren. - Führen Sie mathematische und statistische Operationen auf großen Datensätzen effizient durch. - Lesen und Schreiben von Daten aus verschiedenen Formaten wie CSV und JSON mit Standard-Python-Workflows. Sie beginnen mit den absoluten Grundlagen und lernen die Kernkonzepte der Array-Programmierung und Datenschemata kennen. Von dort aus werden Sie durch schriftliche Erklärungen, Schritt-für-Schritt-Codeanalyse und praktische schriftlichen Übungen vorankommen, um Ihre analytischen Problemlösungsfähigkeiten aufzubauen. Dieser Kurs richtet sich an absolute Anfänger in der Datenanalyse, angehenden Datenprofis und Python-Entwickler, die ihr analytisches Toolkit erweitern möchten. Vorkenntnisse mit Datenbibliotheken sind nicht erforderlich. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen und bauen Sie die wesentlichen Datenkenntnisse auf, die für moderne technische Karrieren erforderlich sind.