Julia for Beginners in Data Science
42 Bewertungen

1.743 bereits angemeldet
Learn how to clean data.
Learn how to do exploratory data analysis.
Learn about different types of joins.
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Learn how to clean data.
Learn how to do exploratory data analysis.
Learn about different types of joins.
This guided project is for those who want to learn how to use Julia for data cleaning as well as exploratory analysis. This project covers the syntax of Julia from a data science perspective. So you will not build anything during the course of this project. While you are watching me code, you will get a cloud desktop with all the required software pre-installed. This will allow you to code along with me. After all, we learn best with active, hands-on learning. Special Features: 1) Work with 2 real-world datasets. 2) Detailed variable description booklets are provided in the github repository for this guided project. 3) This project provides challenges with solutions to encourage you to practice. 4) The real-world applications of each function are explained. 5) Best practices and tips are provided to ensure that you learn how to use pandas efficiently. 6) You get a copy of the jupyter notebook that you create which acts as a handy reference guide. Please note that the version of Julia used is 1.0.4 Note: This project works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.
Data Science
Data Cleansing
Exploratory Data Analysis
julia
In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:
Working with Dictionaries
Loops and Conditional Statements
Loading/Exporting Data
Exploratory Data Analysis
Visualization
Data Cleaning
Sorting Data
Splitting Data
Advanced Joins
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.
von MP
26. Aug. 2021This is a very good introductory course to understand the Data Science capabilities of Julia packages.
von JS
3. Okt. 2020Very handson course. With some knowledge in DScience it was easy to learn about the characteristics of why Julia is beign used.
Mit dem Kauf eines angeleiteten Projekts erhalten Sie alles, was Sie zum Abschließen des angeleiteten Projekts benötigen, einschließlich des Zugriffs auf einen Cloud-Desktop-Arbeitsbereich über Ihren Webbrowser, der die Dateien und Software enthält, die Sie für den Start benötigen, sowie schrittweise Videoanweisungen von einem Fachexperten.
Da Ihr Arbeitsbereich einen Cloud-Desktop enthält, der für einen Laptop oder Desktop-Computer ausgelegt ist, sind angeleitete Projekte auf Ihrem Mobilgerät nicht verfügbar.
Die Dozenten bei angeleiteten Projekten sind Fachexperten, die Erfahrung in den Fähigkeiten, Werkzeugen oder Bereichen der jeweiligen Projekte haben und leidenschaftlich daran interessiert sind, ihr Wissen weiterzugeben und so Millionen von Lernenden auf der ganzen Welt zu beeinflussen.
Sie können alle von Ihnen erstellten Dateien aus dem angeleiteten Projekt herunterladen und speichern. Zu diesem Zweck können Sie die Funktion „Dateibrowser“ verwenden, wenn Sie auf Ihren Cloud-Desktop zugreifen.
Bei angeleiteten Projekten ist keine Erstattung möglich. Lesen Sie unsere komplette Rückerstattungsrichtlinie.
Für angeleitete Projekte ist keine finanzielle Unterstützung verfügbar.
Für angeleitete Projekte ist kein Auditing verfügbar.
Oben auf der Seite können Sie auf das Erfahrungsniveau für dieses angeleitete Projekt klicken, um das vorausgesetzte Wissen anzuzeigen. Auf jedem Niveau führt der Dozent Schritt für Schritt durch das angeleitete Projekt.
Ja, alles, was Sie zum Abschließen Ihres angeleiteten Projekts benötigen, finden Sie auf einem Cloud-Desktop, der in Ihrem Browser verfügbar ist.
Sie lernen durch Praxis, indem Sie Aufgaben in einer Split-Screen-Umgebung direkt in Ihrem Browser erledigen. Auf der linken Seite des Bildschirms erledigen Sie die Aufgabe in Ihrem Arbeitsbereich. Auf der rechten Seite des Bildschirms sehen Sie einen Dozenten, der Sie schrittweise durch das Projekt führt.
Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Learner Help Center.