Praxiscamp zur Python-Datenanalyse: Kultivieren Sie Ihre inneren Fähigkeiten und setzen Sie das Potenzial von Daten frei

Das Ziel des

PythonData AnalysisPractical Camp ist es, Schülern dabei zu helfen, den gesamten Prozess der PythonDatenanalyse zu meistern und ihre Datenverarbeitungs-, Modellierungs- und Visualisierungsfähigkeiten durch praktische Projekte zu verbessern. Im Folgenden finden Sie die Details zum eigentlichen Kampflager:

Modul 1: Datenerfassung und -bereinigung

Fähigkeiten zur Identifizierung und Erfassung von Datenquellen
• Einführung und Verwendung der
• Pandas und NumPy-Bibliothek
Datenbereinigung und Verarbeitung fehlender Werte
Konvertierung und Zusammenführung von Datenformaten

Modul 2: Datenexploration und -analyse

Explorative Datenanalyse (EDA)
Statistische Beschreibung und Visualisierung
Hypothesentest und Datentransformation
Korrelationsanalyse und explorative Faktorenanalyse

Modul 3: Modellierung maschinellen Lernens

Überwachtes
• Maschinelles LernenAlgorithmusEinführung
Lineare Regression, logistische Regression und Entscheidungsbäume
Modellbewertung und Hyperparameter-Tuning
Unüberwachter maschineller
• Lernalgorithmus

Modul 4: Datenvisualisierung

Einführung und Verwendung der Matplotlib- und Seaborn-Bibliotheken

• Prinzipien und Best Practices für die Datenvisualisierung
• Interaktive Visualisierung und Dashboard-Design

Modul 5: Praxisprojekte

Praktische Projekte basierend auf realen Datensätzen

• Datenerfassung, Reinigung, Analyse und Modellierung
• Projekt
Zusammenfassung
• und Verfassen von Berichten

Vorteile eines tatsächlichen Kampflagers

Praxisorientierung:
• Konzentrieren Sie sich auf praktische Problemlösungen statt auf theoretische Erklärungen.
Projektorientiert:
• Durch praktische Projekte beherrschen die Studierenden den gesamten Datenanalyseprozess.
Beratung durch Mentoren:
• Erfahrene Datenanalysten bieten Einzelunterricht und Projektberatung.
Community-Unterstützung:
• Studenten können im Community-Forum mit anderen Studierenden kommunizieren und Wissen teilen.
Zertifizierungsausstellung:
• Studenten, die das Praxiscamp absolvieren, erhalten eine Zertifizierung zum Nachweis ihrer Datenanalysefähigkeiten und -kenntnisse.

Zielgruppe

Junior-Datenanalyst

• Profis, die daran interessiert sind, die Datenanalyse zu transformieren
• Geschäftsleute, die ihre Datenverarbeitungs- und Modellierungsfähigkeiten verbessern möchten
• Jeder, der sich für Datenanalyse interessiert

Registrierungsmethode

Studierende, die an einer Teilnahme am Praxiscamp interessiert sind, besuchen bitte die offizielle Website oder wenden sich an den Studienberater.

Datenpotenzial verbessern

Durch die Teilnahme am Praxiscamp zur Python-Datenanalyse beherrschen die Studierenden den gesamten Prozess der Datenanalyse, einschließlich Datenerfassung, -bereinigung, -exploration, -modellierung und -visualisierung. Diese Fähigkeiten helfen den Studierenden, Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und das volle Potenzial von Daten auszuschöpfen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPraxiscamp zur Python-Datenanalyse: Kultivieren Sie Ihre inneren Fähigkeiten und setzen Sie das Potenzial von Daten frei. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!