Exploratory Data Analysis in Python

Durante il corso “Exploratory Data Analysis in Python”, ho acquisito competenze fondamentali nel campo dell’analisi esplorativa dei dati. Il corso si รจ concentrato su come esplorare e analizzare dati in modo efficace, fornendo una base solida per ulteriori lavori di data science.

Nel corso, ho imparato a gestire dati numerici e categorici, comprese tecniche per la validazione e il riassunto dei dati. Ho utilizzato Python per calcolare, identificare e sostituire valori mancanti, oltre a pulire dati numerici e categorici. Inoltre, ho appreso come creare visualizzazioni accattivanti con Seaborn al fine di comprendere meglio le variabili e le loro relazioni.

Il corso ha anche affrontato l’importante concetto di come i risultati dell’analisi esplorativa si integrino nel flusso di lavoro della data science, incluso la creazione di nuove caratteristiche, il bilanciamento delle caratteristiche categoriche e la generazione di ipotesi basate sui risultati dell’esplorazione.

Al termine del corso, sono in grado di condurre autonomamente un’analisi esplorativa dei dati (EDA) utilizzando Python. Posso comunicare visivamente i miei risultati agli altri e suggerire i prossimi passi per estrarre informazioni significative dai dati.

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