Aufgaben

Hier sind alle Aufgaben des Kurses an einem Ort, nach Modulen. Jede führt zu der Lektion, die erklärt, was du brauchst.

Aufgaben aus den Lektionen

Willkommen

• Die erste Tabelle

NumPy

• Das NumPy-Array
• Vektorisierung
• Zusammenfassungen und fehlende Werte
• Broadcasting: die Zahl, die Zeile und die Spalte

Tabellen mit pandas

• Series und DataFrame
• Auswählen: [], loc und iloc
• Filtern und Sortieren
• Neue Spalten
• Typen und fehlende Werte

Daten aufbereiten

• Gruppen: groupby
• Verbinden: merge
• Breit und lang: pivot_table und melt
• Datumswerte und Zeitreihen
• Daten bereinigen

Diagramme

• Das erste Diagramm
• Welches Diagramm für welche Frage
• Verteilungen
• Ehrliche Diagramme

Statistik für Entscheidungen

• Die Daten beschreiben
• Stichprobe und Grundgesamtheit
• Konfidenzintervalle
• Eine Hypothese testen
• A/B-Test
• Korrelation und Ursache

Modelle mit scikit-learn

• Modelle: aus Beispielen lernen
• Lineare Regression
• Klassifikation
• Datenleck
• Kreuzvalidierung

Projekt: Warum der Umsatz gefallen ist

• Warum ist der Umsatz gefallen?