Datenexploration und Modellvisualisierung mit Python und R

Rohdaten sind nutzlos, wenn man nicht in der Lage ist, ihre Struktur zu erforschen und ihre Bedeutung zu vermitteln. Dieser reine Textkurs führt Sie von den Grundlagen der Datenwissenschaft zu fortgeschrittenen Visualisierungs- und Modellauswertungstechniken und lehrt Sie, wie Sie sauberen, effektiven Code in Python und R schreiben. Sie lernen: Verstehen Sie die grundlegenden Prinzipien der explorativen Datenanalyse und Datenverteilung; Erstellen Sie wesentliche Visualisierungen, einschließlich Streudiagramme, Histogramme, Boxplots und Violinplots; Vergleichen Sie Visualisierungstechniken und Bibliotheken in Python und R, um das beste Werkzeug für Ihren Workflow auszuwählen; Bewerten Sie die Modellleistung Verwenden Sie Diagnose- und Q-Q-Plots, um die statistische Validität sicherzustellen. Wenden Sie moderne Codierungspraktiken wie saubere Datenstrukturen auf Ihre Analysepipelines an. Sie beginnen mit der Kernterminologie und der Theorie der visuellen Kommunikation, bevor Sie in Schritt-für-Schritt-Tutorials eintauchen. Jeder Abschnitt enthält praktische Code-Snippets in Python und R, mit denen Sie Datentransformation und Plotting-Techniken in Ihrem eigenen Tempo üben können. Dieser Kurs richtet sich an absolute Anfänger in der Datenwissenschaft, ohne dass vorherige Programmierkenntnisse erforderlich sind. Beginnen Sie Ihre Reise in die Datenerkundung und meistern Sie noch heute die Kunst der visuellen Analyse.