Durante il corso “Exploratory Data Analysis in Python”, ho acquisito competenze fondamentali nel campo dell’analisi esplorativa dei dati. Il corso si è 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.