Exploratory Data Analysis With Python and Pandas

4.7
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Coursera Project Network
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In diesem angeleitetes Projekt werden Sie:

Apply practical Exploratory Data Analysis (EDA) techniques on any tabular dataset using Python packages such as Pandas and Numpy.

Produce data visualizations using Seaborn and Matplotlib

Clock2 hours
BeginnerAnfänger
CloudKein Download erforderlich
VideoVideo auf geteiltem Bildschirm
Comment DotsEnglisch
LaptopNur Desktop

In this 2-hour long project-based course, you will learn how to perform Exploratory Data Analysis (EDA) in Python. You will use external Python packages such as Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn etc. to conduct univariate analysis, bivariate analysis, correlation analysis and identify and handle duplicate/missing data. 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 ProgrammingData AnalysisPandasExploratory Data AnalysisEDA

Schritt für Schritt lernen

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

  1. Initial Data Exploration: Read in data, take a glimpse at a few rows, calculate some summary statistics.

  2. Univariate Analysis: Analyze continuous and categorical variables, one variable at a time.

  3. Bivariate Analysis: Looking at the relationship between two variables at a time.

  4. Identify and Handling Duplicate and Missing Data: Find and remove duplicate rows, and replace missing values with their mean and mode.

  5. Correlation Analysis: Looking at the correlation of numerical variables in the dataset and interpreting the numbers.

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.

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