Willkommen in der wunderbaren Welt der Datenanalyse in Python! In diesem Kapitel lernst du die Grundlagen der Python-Syntax, lädst deine ersten Python-Module und verwendest Funktionen, um eine Verdächtigenliste für die Entführung von Bayes, dem preisgekrönten Golden Retriever von DataCamp, zu erstellen.

Eintauchen in Python

Python-Module importieren

Einen fehlerhaften Import korrigieren

Variablen erstellen

Einen Schwimmer erstellen

Zeichenketten erstellen

String-Fehler korrigieren

Gültige Variablennamen

Spaß mit Funktionen

DataFrame laden

Einen Funktionsfehler korrigieren

Schnüffeln nach Verdächtigen

Erste Schritte in Python

In diesem Kapitel lernst du eine leistungsstarke Python-Bibliothek kennen: pandas. Mit pandas kannst du tabellarische Datensätze (wie Tabellenkalkulationen und Datenbanktabellen) lesen, verändern und durchsuchen.  Du überprüfst die Kreditkartenabrechnungen der Verdächtigen und schaust, ob einer von ihnen verdächtige Einkäufe getätigt hat.

Was sind Pandas?

Laden eines DataFrame

DataFrames inspizieren

Spalten auswählen

Zwei Methoden zur Auswahl von Spalten

Fehler bei der Spaltenauswahl korrigieren

Weitere Fehler bei der Spaltenauswahl

Auswählen von Zeilen mit Logik

Logische Prüfung

Fehlende Welpen aussuchen

Die Liste der Verdächtigen eingrenzen

Daten in Pandas laden

Mach dich bereit, deine Daten zu visualisieren! Du erstellst Liniendiagramme mit einem anderen Python-Modul: Matplotlib.  Mithilfe von Liniendiagrammen analysierst du die Buchstabenfrequenzen der Lösegeldforderung und verschiedene Handschriftproben, um den Entführer zu ermitteln.

Erstellen von Liniendiagrammen

Hart arbeiten

Oder kaum arbeiten?

Hinzufügen von Text zu Plots

Hinzufügen einer Legende

Hinzufügen von Etiketten

Hinzufügen von fließendem Text

Diagramme gestalten

Verfolgung der Kriminalitätsstatistik

Mit Stilen spielen

Bayes' Kidnapper identifizieren

Plotten von Daten mit Matplotlib

In diesem letzten Kapitel lernst du, wie du drei neue Diagrammtypen erstellst: Streudiagramme, Balkendiagramme und Histogramme.  Du benutzt diese Werkzeuge, um das Versteck des Entführers zu finden und Bayes, den Golden Retriever, zu retten.

Ein Streudiagramm erstellen

Handydaten grafisch darstellen

Ändern eines Streudiagramms

Ein Balkendiagramm erstellen

Erstelle ein einfaches Balkendiagramm

Wo ist die Zeit geblieben?

Ein Histogramm erstellen

Ändern von Histogrammen

Helden mit Histogrammen

Zusammenfassung der Rettung

Verschiedene Arten von Grundstücken

Beginne deine Reise in die Datenwissenschaft! Selbst wenn du noch nie in deinem Leben eine Zeile Code geschrieben hast, kannst du diesen Kurs besuchen und die Möglichkeiten von Python für Data Science kennenlernen. Du wirst Daten nutzen, um das Rätsel um Bayes, den entführten Golden Retriever, zu lösen. Dabei wirst du mit der grundlegenden Python-Syntax und beliebten Data Science-Modulen wie Matplotlib (für Diagramme und Grafiken) und Pandas (für tabellarische Daten) vertraut gemacht.

Tauchen Sie in Data Science mit Python ein und lernen Sie, Daten mit Pandas und Matplotlib zu analysieren.

Einführung in die Datenwissenschaft in Python

Dieser Data-Science-Kurs zeigt dir, wie du mit Python Daten effektiv analysieren und visualisieren kannst, auch ohne Programmierkenntnisse.

Gültige Variablennamen

Einführung in die Datenwissenschaft in Python

Interaktive Übung