
Datenanalyse mit Python
Mach aus einer unordentlichen Tabelle Antworten, die du vertreten kannst. Du lädst und untersuchst Daten mit pandas, bereinigst sie mit festgehaltenen Entscheidungen, fasst sie zusammen und kombinierst sie, zeichnest Diagramme, die eine Frage beantworten, testest die Analyse und berichtest, was die Daten aussagen können und was nicht.
Du arbeitest mit einem synthetischen Datensatz aus einem kleinen Messnetz aus Wetterstationen in Wohnvierteln. Er wurde für diesen Kurs erstellt und ist echten Stationsdaten nachempfunden, Mängel inklusive. Vorher brauchst du Python-Grundlagen I und Python in der Praxis: Dieser Kurs setzt voraus, dass du Funktionen schreiben, CSV-Dateien lesen und Python außerhalb des Browsers ausführen und testen kannst.
14
Kapitel
99
Lektionen
62
Übungen
22
Projekte
Die Lektionen sind in einer empfohlenen Reihenfolge angeordnet, du kannst aber jede Lektion öffnen.
Kapitel 1
Von Datensätzen zu Fragen
Kapitel 2
Arrays: Der Motor unter der Haube
Kapitel 3
Eine Tabelle laden und untersuchen
Kapitel 4
Präzise Fragen an Zeilen stellen
- Zeilen mit einer Maske filternÜbung
- Zeilen und Spalten zusammen auswählenÜbung
- Bedingungen kombinierenÜbung
- Mengen und Bereiche: isin und betweenÜbung
- Vollständig sortierenÜbung
- Fehlende Werte lassen sich nicht vergleichen
- Wenn nichts passtÜbung
- Projekt: Drei Fragen über Zeilen beantwortenAbschlussprojekt
Kapitel 5
Erst bereinigen, dann zählen
- Bereinigen ist Code: erst kopieren, dann zuweisenÜbung
- Entscheiden, was „fehlend“ bedeutet
- Doppelte Uploads entfernenÜbung
- Fehlende Zeilen sind unsichtbarÜbung
- Bezeichnungen und Schlüssel vereinheitlichenÜbung
- Einen bekannten Einheitenfehler reparierenÜbung
- Unmögliche WerteÜbung
- Den Bereinigungsbericht schreibenÜbung
- Die Bereinigungsfunktion testenÜbung
- Projekt: Die Messwerte bereinigenAbschlussprojekt
Kapitel 6
Die Spalten ableiten, die eine Frage braucht
Kapitel 7
Nach Gruppen zusammenfassen
Kapitel 8
Tabellen kombinieren
Kapitel 9