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

PHPz
Freigeben: 2024-03-17 09:30:11
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Das Ziel des

Python 数据分析实战营:修炼内功,释放数据潜能

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!

Quelle:lsjlt.com
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