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Daten spielen eine entscheidende Rolle bei der fundierten Entscheidungsfindung und der Ermöglichung von Anwendungen, die auf künstlicher Intelligenz basieren. Infolgedessen besteht in verschiedenen Branchen ein wachsender Bedarf an qualifizierten Datenexperten. Wenn Sie neu in der Datenwissenschaft sind, soll Ihnen diese umfangreiche Sammlung von Leitfäden dabei helfen, die wesentlichen Fähigkeiten zu entwickeln, die erforderlich sind, um Erkenntnisse aus riesigen Datenmengen zu gewinnen.
Link: 7 Schritte zum Beherrschen von SQL für Data Science
Es handelt sich um einen schrittweisen Ansatz zur Beherrschung von SQL, der die Grundlagen von SQL-Befehlen, Aggregationen, Gruppierungen, Sortierungen, Verknüpfungen, Unterabfragen und Fensterfunktionen abdeckt.
Der Leitfaden unterstreicht auch die Bedeutung des Einsatzes von SQL zur Lösung realer Geschäftsprobleme durch die Übersetzung von Anforderungen in technische Analysen. Zum Üben und zur Vorbereitung auf Data-Science-Interviews empfiehlt es sich, SQL über Online-Plattformen wie HackerRank und PGExercises zu üben.
Link: 7 Schritte zur Beherrschung von Python für Data Science
Dieser Leitfaden bietet eine Schritt-für-Schritt-Roadmap zum Erlernen der Python-Programmierung und zur Entwicklung der notwendigen Fähigkeiten für eine Karriere in der Datenwissenschaft und -analyse. Es beginnt mit dem Erlernen der Grundlagen von Python durch Online-Kurse und Programmierherausforderungen. Anschließend werden Python-Bibliotheken für Datenanalyse, maschinelles Lernen und Web-Scraping behandelt.
Der Karriereratgeber unterstreicht, wie wichtig es ist, das Programmieren anhand von Projekten zu üben und ein Online-Portfolio aufzubauen, um Ihre Fähigkeiten zu präsentieren. Es bietet außerdem kostenlose und kostenpflichtige Ressourcenempfehlungen für jeden Schritt.
Link: 7 Schritte zur Beherrschung von Datenbereinigungs- und Vorverarbeitungstechniken
Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Beherrschung von Datenbereinigungs- und Vorverarbeitungstechniken, die ein wesentlicher Bestandteil jedes datenwissenschaftlichen Projekts ist. Der Leitfaden behandelt verschiedene Themen, darunter explorative Datenanalyse, Umgang mit fehlenden Werten, Umgang mit Duplikaten und Ausreißern, Kodierung kategorialer Merkmale, Aufteilung von Daten in Trainings- und Testsätze, Merkmalsskalierung und Behandlung unausgeglichener Daten bei Klassifizierungsproblemen.
Mithilfe von Beispielcodes für die verschiedenen Vorverarbeitungsaufgaben unter Verwendung von Python-Bibliotheken wie Pandas und scikit-learn erfahren Sie, wie wichtig es ist, die Problemstellung und die Daten zu verstehen.
Link: 7 Schritte zur Beherrschung der Datenverarbeitung mit Pandas und Python
Es handelt sich um einen umfassenden Lernpfad zur Beherrschung der Datenverarbeitung mit Pandas. Der Leitfaden behandelt Voraussetzungen wie das Erlernen der Python-Grundlagen, SQL und Web Scraping, gefolgt von Schritten zum Laden von Daten aus verschiedenen Quellen, zum Auswählen und Filtern von Datenrahmen, zum Untersuchen und Bereinigen von Datensätzen, zum Durchführen von Transformationen und Aggregationen, zum Verbinden von Datenrahmen und zum Erstellen von Pivot-Tabellen. Schließlich wird vorgeschlagen, mit Streamlit ein interaktives Daten-Dashboard zu erstellen, um Datenanalysefähigkeiten zu demonstrieren und ein Projektportfolio zu erstellen, das für angehende Datenanalysten, die nach Stellenangeboten suchen, unerlässlich ist.
Link: 7 Schritte zur Beherrschung der explorativen Datenanalyse
Der Leitfaden beschreibt die 7 wichtigsten Schritte zur Durchführung einer effektiven explorativen Datenanalyse (EDA) mit Python. Zu diesen Schritten gehören die Datenerfassung, die Erstellung einer statistischen Zusammenfassung, die Datenaufbereitung durch Bereinigung und Transformationen, die Visualisierung von Daten zur Identifizierung von Mustern und Ausreißern, die Durchführung einer univariaten, bivariaten und multivariaten Analyse von Variablen, die Analyse von Zeitreihendaten und der Umgang mit fehlenden Werten und Ausreißern. EDA ist eine entscheidende Phase in der Datenanalyse, die es Fachleuten ermöglicht, Datenqualität, -struktur und -beziehungen zu verstehen und so eine genaue und aufschlussreiche Analyse in den nachfolgenden Phasen sicherzustellen.
Um Ihre Reise in die Datenwissenschaft zu beginnen, wird empfohlen, mit der Beherrschung von SQL zu beginnen. Dadurch können Sie effizient mit Datenbanken arbeiten. Sobald Sie mit SQL vertraut sind, können Sie in die Python-Programmierung eintauchen, die leistungsstarke Bibliotheken für die Datenanalyse enthält. Es ist wichtig, grundlegende Techniken wie die Datenbereinigung zu erlernen, da Sie dadurch qualitativ hochwertige Datensätze verwalten können.
Anschließend erwerben Sie Fachkenntnisse im Data-Wrangling mit Pandas, um Ihre Daten umzugestalten und vorzubereiten. Am wichtigsten ist, dass Sie die explorative Datenanalyse beherrschen, um Datensätze gründlich zu verstehen und Erkenntnisse zu gewinnen.
Nachdem Sie diese Richtlinien befolgt haben, besteht der nächste Schritt darin, an einem Projekt zu arbeiten und Erfahrungen zu sammeln. Sie können mit einem einfachen Projekt beginnen und dann zu komplexeren übergehen. Schreiben Sie auf Medium darüber und erfahren Sie mehr über die neuesten Techniken zur Verbesserung Ihrer Fähigkeiten.
Abid Ali Awan (@1abidaliawan) ist ein zertifizierter Datenwissenschaftler, der gerne Modelle für maschinelles Lernen erstellt. Derzeit konzentriert er sich auf die Erstellung von Inhalten und das Schreiben technischer Blogs zu maschinellem Lernen und Datenwissenschaftstechnologien. Abid verfügt über einen Master-Abschluss in Technologiemanagement und einen Bachelor-Abschluss in Telekommunikationstechnik. Seine Vision ist es, ein KI-Produkt mithilfe eines graphischen neuronalen Netzwerks für Schüler mit psychischen Erkrankungen zu entwickeln.
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- Quelle: https://www.kdnuggets.com/collection-of-guides-on-mastering-sql-python-data-cleaning-data-wrangling-and-exploratory-data-analysis?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=collection-of-guides-on-mastering-sql-python-data-cleaning-data-wrangling-and-exploratory-data-analysis
