Welcome to the wonderful world of Data Analysis in Python! In this chapter, you'll learn the basics of Python syntax, load your first Python modules, and use functions to get a suspect list for the kidnapping of Bayes, DataCamp's prize-winning Golden Retriever.

Duik in Python

Python-modules importeren

Een kapotte import herstellen

Variabelen maken

Een float maken

Strings maken

Fouten in strings herstellen

Geldige variabelenamen

Plezier met functies

Een DataFrame laden

Een fout in een functie herstellen

Speuren naar verdachten

Getting Started in Python

In this chapter, you'll learn a powerful Python libary: pandas.  pandas lets you read, modify, and search tabular datasets (like spreadsheets and database tables).  You'll examine credit card records for the suspects and see if any of them made suspicious purchases.

What is pandas?

Loading a DataFrame

Inspecting a DataFrame

Selecting columns

Two methods for selecting columns

Correcting column selection errors

More column selection mistakes

Selecting rows with logic

Logical testing

Selecting missing puppies

Narrowing the list of suspects

Loading Data in pandas

Get ready to visualize your data! You'll create line plots with another Python module: Matplotlib.  Using line plots, you'll analyze the letter frequencies from the ransom note and several handwriting samples to determine the kidnapper.

Creating line plots

Working hard

Or hardly working?

Adding text to plots

Adding a legend

Adding labels

Adding floating text

Styling graphs

Tracking crime statistics

Playing with styles

Identifying Bayes' kidnapper

Plotting Data with Matplotlib

In this final chapter, you'll learn how to create three new plot types: scatter plots, bar plots, and histograms.  You'll use these tools to locate where the kidnapper is hiding and rescue Bayes, the Golden Retriever.

Making a scatter plot

Charting cellphone data

Modifying a scatterplot

Making a bar chart

Build a simple bar chart

Where did the time go?

Making a histogram

Modifying histograms

Heroes with histograms

Recap of the rescue

Different Types of Plots

Begin je reis in Data Science! Zelfs als je nog nooit een regel code hebt geschreven, kun je deze cursus volgen en de kracht van Python zien voor Data Science. Je gebruikt data om het mysterie op te lossen van Bayes, de ontvoerde Golden Retriever, en ondertussen raak je vertrouwd met de basis van Python-syntaxis en populaire Data Science-modules zoals Matplotlib (voor grafieken en diagrammen) en pandas (voor tabelgegevens).

De video's bevatten live transcripties die je kunt tonen door linksonder in de video op "Show transcript" te klikken.
De woordenlijst van de cursus vind je rechts in de sectie met bronnen.
Om CPE-credits te behalen, moet je de cursus afronden en een score van 70% halen op de gekwalificeerde toets. Je gaat naar de toets door te klikken op de CPE-credits-callout aan de rechterkant.

Duik in datawetenschap met Python en leer data analyseren en visualiseren met Pandas en Matplotlib.

Introductie tot Data Science in Python

Duik in datawetenschap met Python en leer hoe je je data goed kunt analyseren en visualiseren. Je hoeft niet te kunnen programmeren of iets dergelijks.

Geldige variabelenamen

Introductie tot Data Science in Python

Praktische interactieve oefening