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Arbeiten mit (Fahrrad-)Daten aus Seoul
Arbeiten mit (Fahrrad-)Daten aus Seoul
Data Analytics
2 hours
Advanced
Free
Description
Die Arbeit mit Daten und Datensätzen ist ein grundlegender Bestandteil der Datenkompetenz. Wie diese Arbeit mit Daten aussehen kann, welche Fragen man stellen sollte und welche Werkzeuge man nutzen kann, zeigt dir dieses kompakte Jupyter Notebook zum Datensatz 'Seoul Bike Sharing Demand'. Dieser Einblick in die Datenwelt richtet sich insbesondere an diejenigen, die bisher wenig Berührungspunkte mit dem Thema hatten und soll anhand dieses Beispiels sowohl Orientierung als auch praktische (Code-)Erfahrung bieten. Auf dieser Grundlage sollte es dir leichter fallen, Potentiale von Daten besser zu erkennen und weiterführende Lernangebote zu identifizieren.
What will you learn?
In diesem Training erwirbst du Kenntnisse über verschiedene Facetten der Arbeit mit Datensätzen, die sowohl grundlegender als auch fortgeschrittener Natur sind. Anhand des praktischen Beispiels des Fahrradverleihs in Seoul lernst du, ein Datenset zu kontextualisieren, es zu laden, zu erkunden und durch einfache Analysen und Visualisierungen Fragen zu beantworten. Dieser Einblick sollte es dir erleichtern, weiterführende Lerninhalte zu finden und zu nutzen. Da im Notebook Code verwendet und teilweise selbst geschrieben wird, lernst du die grundlegenden Elemente von Python kennen. Dazu gehören die Funktionsweise von Variablen, Dateiformaten oder einfache Rechen- und Analyseaufgaben mithilfe der Bibliothek Pandas.
What prior knowledge do you need?
Für diesen Kurs benötigst du keine Vorkenntnisse.
Weitere Hinweise
Das für dieses Training bereitgestellte Datenset wurde vom UC Irvine Machine Learning Repository unter der Lizenz CC BY 4.0 bezogen. LINK