Statistische Kernkonzepte: Statistik & Stichproben mit Python
Statistics
| Anfänger
- 11 Videos | 1h 37m 35s
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Daten sind einer der wertvollsten Vermögenswerte eines Unternehmens, aber sie sind nur so wertvoll wie die Methoden, mit denen sie interpretiert werden. Der Schlüssel für die Interpretation von Daten liegt in der Datenwissenschaft, die im Kern Statistik und Stichproben umfasst. In diesem Kurs üben Sie die Verwendung der Pandas-Bibliothek in Python, um mit Statistiken und Stichproben zu arbeiten. Sie üben, Daten aus einer CSV-Datei in einen Pandas-Datenrahmen zu laden, und berechnen eine Vielzahl von Statistiken über Daten. Sie werden sehen, wie Sie die Beziehung zwischen Daten und berechneten Statistiken visualisieren können. Sie setzen verschiedene Stichprobenverfahren ein, wie z. B. geschichtete Stichproben und Cluster-Stichproben. Dann erkunden Sie, wie aus einem unausgewogenen Datensatz mithilfe des imblearn-Moduls in Python eine ausgewogene Stichprobe erstellt werden kann. Nach Abschluss des Kurses sind Sie in der Lage, Stichproben zu erstellen und Statistiken mit verschiedenen Tools und Methoden zu berechnen.
LERNINHALTE
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Die wichtigsten in diesem kurs behandelten konzepte entdecken
Installieren der neuesten versionen von pandas und dervisualisierungsmodule, die zur datenanalyse verwendet werden
Daten aus einer csv-datei in einen pandas-datenrahmen laden und erste analysen durchführen
Mittelwert und median einer verteilung mithilfe einer eigenen funktion berechnen und sie mit der eingebauten pandas-funktion vergleichen
Seaborn und matplotlib verwenden, um eine verteilung zu visualisieren und festzustellen, wo der mittelwert, der median und der modus hineinpassen
Standardabweichung und varianz einer verteilung berechnen und visualisieren -
Einfache zufallsstichproben und geschichtete stichproben in einem datenrahmen durchführen
Pandas verwenden, um eine stichprobe mithilfe von cluster- und systematischen stichproben zu erstellen
Eine ausgewogene stichprobe mithilfe von undersampling und oversampling erstellen
Synthetische daten generieren, um mithilfe der synthetic minority over-sampling technique (smote) eine ausgewogene stichprobe zu erstellen
Zusammenfassen der wichtigsten, in diesem kurs behandelten konzepte
IN DIESEM KURS
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2m 45s
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6m 43s
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3. Laden und Analysieren von Daten mit Pandas11m 39s
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4. Berechnung von Mittelwert und Median einer Verteilung9m 5s
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5. Visualisierung von Verteilungen mit Seaborn und Matplotlib11m 17s
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6. Berechnung von Varianz und Standardabweichung12m 19s
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7. Generierung von zufälligen und geschichteten Stichproben13m 2s
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8. Implementierung von Cluster- und systematischen Stichproben11m 4s
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9. Undersampling und Oversampling implementieren11m 7s
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10. Oversampling mit SMOTE6m 49s
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11. Kurszusammenfassung1m 46s
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