By the end of this project, you will learn how to use Python for basic statistics (including t-tests and correlations). We will learn all the important steps of analysis, including loading, sorting and cleaning data. In this course, we will use exploratory data analysis to understand our data and plot boxplots to visualize the data. Boxplots also allow us to investigate any outliers in our datasets. We will then learn how to examine relationships between the different data using correlations and scatter plots. Finally, we will compare data using t-tests. Throughout this course we will analyse a dataset on Science and Technology from World Bank. The measures in this dataset are numeric, therefore you will learn how to handle and compare numeric data.
Basic Statistics in Python (Correlations and T-tests)
Dozent: Laura Gemmell
5.502 bereits angemeldet
Bei 
enthalten
(34 Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Clean data, including removing missing data and unnecessary columns
Explore data using descriptive statistics
Create visualizations of our data and analysis
Perform statistical tests, including t-tests and correlation
Kompetenzen, die Sie festigen
- Kategorie: Data Analysis
- Kategorie: Data Manipulation
- Kategorie: Pandas (Python Package)
- Kategorie: Correlation Analysis
- Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
- Kategorie: Statistical Analysis
- Kategorie: Python Programming
- Kategorie: Probability & Statistics
- Kategorie: Data Cleansing
- Kategorie: Scatter Plots
- Kategorie: Exploratory Data Analysis
- Kategorie: Data Visualization
- Kategorie: Box Plots
- Kategorie: Descriptive Statistics
Wichtige Details
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Nur als Desktop-Version verfügbar
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Lernen, üben und anwenden von berufsrelevanten Fähigkeiten in weniger als 2 Stunden
- Nehmen Sie an Schulungen von Branchenexperten teil
- Sammeln Sie mit Aufgaben aus der realen Welt praktische Erfahrung
- Schaffen Sie Vertrauen durch neueste Tools und Technologien
Über dieses begleitete Projekt
Schritt für Schritt lernen
In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:
Set up a new Google Colab notebook
Load data into notebook
Clean data to remove missing data and unnecessary columns
Perform exploratory data analysis
Create boxplots using for loops
Explore relationships between data using correlation and scatter plots
Perform t-tests to compare data from different years
Empfohlene Erfahrung
Knowledge of statistics, including p-values, significance, t-tests and correlation
7 Projektbilder
Dozent
Was Sie beim Lernen erwartet
Auf Kompetenzen basierendes, praktisches Lernen
Üben Sie die Anwendung neuer Kompetenzen anhand von berufsbezogenen Aufgabenstellungen.
Anleitung durch Experten
Lernen Sie mit vorab von Experten aufgezeichneten Videos in einer einzigartigen aufgeteilten Oberfläche.
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Greifen Sie in einem vordefinierten Cloud-Arbeitsbereich auf die Tools und Ressourcen zu.
Nur für Desktop verfügbar
Dieses begleitete Projekt ist für die Bearbeitung an einem Laptop oder Desktop-Computer mit stabiler Internetverbindung konzipiert und nicht für Mobilgeräte.
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Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 4. Dez. 2020
This is a very helpful tool in research. Thank you very much!
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Häufig gestellte Fragen
Mit dem Kauf eines angeleiteten Projekts erhalten Sie alles, was Sie zum Abschließen des angeleiteten Projekts benötigen, einschließlich des Zugriffs auf einen Cloud-Desktop-Arbeitsbereich über Ihren Webbrowser, der die Dateien und Software enthält, die Sie für den Start benötigen, sowie schrittweise Videoanweisungen von einem Fachexperten.
Da Ihr Arbeitsbereich einen Cloud-Desktop enthält, der für einen Laptop oder Desktop-Computer ausgelegt ist, sind angeleitete Projekte auf Ihrem Mobilgerät nicht verfügbar.
Die Dozenten bei angeleiteten Projekten sind Fachexperten, die Erfahrung in den Fähigkeiten, Werkzeugen oder Bereichen der jeweiligen Projekte haben und leidenschaftlich daran interessiert sind, ihr Wissen weiterzugeben und so Millionen von Lernenden auf der ganzen Welt zu beeinflussen.