or
To ćwiczenie jest częścią kursu
Jak najlepiej podejść do nowego zbioru danych? Naucz się weryfikować i podsumowywać dane kategoryczne i liczbowe oraz tworzyć wizualizacje w Seaborn, które pozwolą ci przejrzyście przedstawić wyniki.
Eksploracja i analiza danych często wiąże się z obsługą brakujących wartości, nieprawidłowych typów danych i wartości odstających. W tym rozdziale poznasz techniki radzenia sobie z tymi problemami i usprawnienia procesu EDA!
Zmienne w zbiorach danych nie istnieją w oderwaniu od siebie – łączą je wzajemne zależności. W tym rozdziale przyjrzysz się relacjom między danymi liczbowymi, kategorycznymi i datowo-czasowymi, zbadasz kierunek i siłę tych zależności oraz poznasz sposoby ich wizualizacji.
Eksploracyjna analiza danych to kluczowy etap w procesie data science, ale nie ostatni! Czas poznać techniki i zagadnienia, które pomogą ci skutecznie kontynuować projekty po zakończeniu fazy eksploracji.
Bieżące ćwiczenie