Mining Data to Extract and Visualize Insights in Python

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In diesem angeleitetes Projekt werden Sie:

Learn how to clean and extract useful information from your dataset in Python

Learn how to create several different types of visualizations to identify patterns, outliers, and correlations in your dataset

Learn how to visualize a highly dimensional dataset using principal component analysis (PCA)

Clock1.5 hours
CloudKein Download erforderlich
VideoVideo auf geteiltem Bildschirm
Comment DotsEnglisch
LaptopNur Desktop

By the end of this project, you will learn how to load and extract useful information from your dataset using Python, a free, open-source program that you can download. You will then learn how to clean your data set by removing unwanted whitespaces, columns containing several empty values, rows containing empty column values and duplicated row entries. Next, you will create various visualizations to identify patterns and outliers in your dataset, and visualize correlations between different columns. Lastly, you will learn how to visualize a highly dimensional dataset using principal component analysis (PCA). These steps are part of exploratory data analysis that you will need to carry out for any data science project to help you understand your dataset. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

Kompetenzen, die Sie erwerben werden

Python ProgrammingInsightsData Visualization (DataViz)Data Mining

Schritt für Schritt lernen

In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:

  1. Load a dataset and extract basic information using Python

  2. Learn various ways to clean your dataset

  3. Visualize patterns and outliers that may be present in your dataset

  4. Calculate and visualize the correlation between different numeric columns

  5. Cluster your dataset to identify similar groups

  6. Visualize your dataset using principal component analysis (PCA)

Ablauf angeleiteter Projekte

Ihr Arbeitsbereich ist ein Cloud-Desktop direkt in Ihrem Browser, kein Download erforderlich

Ihr Dozent leitet Sie in einem Video mit geteiltem Bildschirm Schritt für Schritt an.

Häufig gestellte Fragen

Häufig gestellte Fragen

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