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Data Science lernen – Komplettkurs für Anfänger

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Data Science lernen – Komplettkurs für Anfänger

4.578.238 Aufrufe 12. November 2019 5:52:09

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KanalfreeCodeCamp.org

Kurz gesagt

Dieser Kurs von Barton Poulson von datalab.cc legt den Grundstein für Data Science und erklärt dir die wichtigsten Prinzipien, Tools und Techniken für Einsteiger. Du lernst, Daten aus APIs, Umfragen, Experimenten oder bestehenden Datensätzen zu beziehen, zu programmieren (mit Python, R und SQL) und die Mathematik sowie Statistik zu verstehen – alles, was du brauchst, um für Business oder Forschung wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen. Ideal, wenn du ganz von vorne beginnst und Data Science praktisch anwenden möchtest.

Wichtige Schritte

  1. Lerne, wie du Daten aus APIs, Umfragen, Experimenten oder bestehenden Datensätzen beziehst
  2. Übe Programmierung mit Tools wie Python, R, SQL und Tabellenkalkulationen für die Datenanalyse
  3. Studie Mathematik (Algebra, Analysis, Wahrscheinlichkeitstheorie) und Statistik (explorativ, inferenziell)
  4. Wende Methoden an, um Modelle zu validieren, Features auszuwählen und handlungsrelevante Erkenntnisse abzuleiten

Fragen und Antworten

Welche Programmiersprachen werden behandelt?

Python, R, SQL sowie Grundlagen von HTML, XML, JSON, Bash und regulären Ausdrücken (regex).

Wie wird das Beschaffen von Daten erklärt?

Durch Methoden wie APIs, Web-Scraping, Umfragen, Interviews und experimentelle Designs.

Beschreibung des Urhebers

Lerne Data Science mit diesem umfassenden Tutorial, perfekt für absolute Anfänger. Data Science gilt als der "heißeste Job des 21. Jahrhunderts". Hier erfährst du die wichtigsten Grundlagen: Prinzipien, Methoden und Tools, die Data Science zu einem mächtigen Werkzeug für entscheidende Einblicke in Wirtschaft und Forschung machen. Du legst damit den Grundstein für zukünftiges Lernen und praktische Anwendungen im Beruf. Mit Data Science kannst du tun, was du willst – und das noch besser.

Der Kurs behandelt die Grundlagen von Data Science: Datenerhebung, Programmierung, Mathematik und Statistik.

💻 Kurs erstellt von Barton Poulson von datalab.cc.

⭐️ Kursinhalte ⭐️
⌨️ Teil 1: Data Science – Einführung: Die Grundlagen
- Willkommen (1.1)
- Die Nachfrage nach Data Science (2.1)
- Das Data-Science-Venn-Diagramm (2.2)
- Der Weg zur Data Science (2.3)
- Rollen in der Data Science (2.4)
- Teams in der Data Science (2.5)
- Big Data (3.1)
- Programmieren (3.2)
- Statistik (3.3)
- Business Intelligence (3.4)
- Verantwortungsvoll handeln (4.1)
- Methoden-Überblick (5.1)
- Datenquellen-Überblick (5.2)
- Programmierung-Überblick (5.3)
- Mathematik-Überblick (5.4)
- Statistik-Überblick (5.5)
- Machine-Learning-Überblick (5.6)
- Interpretierbarkeit (6.1)
- Umsetzbare Erkenntnisse (6.2)
- Präsentationen gestalten (6.3)
- Reproduzierbare Forschung (6.4)
- Nächste Schritte (7.1)

⌨️ Teil 2: Datenbeschaffung – Grundlagen der Data Science (1:39:46)
- Willkommen (1.1)
- Metriken (2.1)
- Genauigkeit (2.2)
- Sozialer Kontext von Messungen (2.3)
- Bestehende Daten (3.1)
- APIs (3.2)…

Über dieses Tutorial

freeCodeCamp.org hat dieses 5:52:09 lange Video-Tutorial am 12. November 2019 veröffentlicht. Es wurde 4.578.238-mal auf YouTube angesehen.

Kategorie
Bildung
Dauer
5:52:09
Veröffentlicht
12. November 2019
Aufrufe
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Likes
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