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Data Science - Datenvorbereitung & Qualitätssicherung Excel
Rating: 4.2 out of 5(33 ratings)
3,289 students

Data Science - Datenvorbereitung & Qualitätssicherung Excel

Entdecken Sie die Welt des Maschinellen Lernens (ML) in Excel und bauen Sie Ihre Fähigkeiten für ML & Data Science aus
Created byGeorg Müller, Katie Alison
Last updated 7/2021
German

What you'll learn

  • Grundlegende Fähigkeiten im Bereich maschinelles Lernen in Excel und Data Science aufbauen, ohne komplexen Code zu schreiben
  • Data Science: Vorbereiten von Rohdaten (in Excel) für die Analyse mit QA-Tools wie Variablentypen, Bereichsberechnungen und Tabellenstrukturen
  • Beschreibung und Visualisierung von Verteilungen mit Histogrammen, Kerndichten, Heatmaps und Violin-Plots (in Excel)
  • Verwendung intuitiver, benutzerfreundlicher Tools wie Microsoft Excel zur Einführung und Enthüllung von Tools und Techniken des maschinellen Lernens
  • Data Science: Analysieren von Datensätzen unter Verwendung gängiger univariater und multivariater Profiling-Metriken (in Excel)
  • Data Science: Untersuchen Sie multivariate Beziehungen mit Streudiagrammen und Korrelationen (in Excel)

Course content

5 sections • 44 lectures • 2h 2m total length

  • Ziele und Kursgliederung1:36
  • Erwartungsmanagement2:44

Requirements

  • Dies ist ein einsteigerfreundlicher Kurs (keine Vorkenntnisse oder Mathe-/Statistikkenntnisse erforderlich)
  • Wir werden Microsoft Excel (Office 365) für einige Kursdemos verwenden, die Teilnahme ist jedoch optional

Description

Tauchen Sie ein in die Welt des maschinellen Lernens – direkt in Excel!

Erlernen Sie grundlegende Data-Science- und Predictive-Analytics-Kenntnisse, ohne eine Zeile Code zu schreiben. Unser Kurs macht Data Science in Excel mühelos zugänglich und bietet leistungsstarke Machine-Learning-Tools und -Techniken, ganz ohne Programmierkenntnisse.

Warum dieser Kurs?

Im Gegensatz zu herkömmlichen Data-Science- und Machine-Learning-Kursen, schreiben Sie hier keine einzige Zeile Code. Mit vertrauten und benutzerfreundlichen Tools wie Microsoft Excel lernen Sie komplexe Konzepte auf einfache Weise. Bevor Sie in Programmiersprachen wie Python oder R eintauchen, werden Sie verstehen, wie und warum maschinelles Lernen funktioniert – ganz ohne Vorwissen in der Programmierung.

Kursüberblick:

In diesem Kurs behandeln wir folgende Themen:

  1. Einführung in maschinelles Lernen mit Excel

    • Grundlegendes Verständnis für Prozesse, Definitionen und die Welt des maschinellen Lernens.

  2. Datenqualitätssicherung

    • Arbeiten Sie mit Variablentypen, Leerwerten, Bereichs- und Zählberechnungen und sichern Sie die Datenqualität – alles direkt in Excel.

  3. Univariate Profilierung

    • Erstellen Sie Histogramme, Häufigkeitstabellen und berechnen Sie Mittelwert, Median, Modus, Varianz und mehr – ganz ohne komplexe Software.

  4. Multivariate Profilierung

    • Erforschen Sie Violin- und Boxplots, Kernel-Dichten, Heatmaps, Korrelationen und mehr – weiterhin in Excel.

Mit realen Szenarien und praxisnahen Fallstudien wie der Bereinigung von Produktdaten für ein Lebensmittelgeschäft, der Analyse von Olympia-Athlet-Daten und der Visualisierung von Verkehrsunfällen festigen Sie die Schlüsselkonzepte.

Dieser Kurs ist ideal für Sie, wenn Sie eine solide Basis für eine Karriere in der Datenwissenschaft aufbauen möchten.

Was Sie erhalten:

Melden Sie sich heute an und profitieren Sie von:

  • Hochwertigen On-Demand-Videos

  • Praxisnahen Fallstudien in Excel

  • Quizfragen zu jedem Thema

  • Downloadbaren Excel-Projektdateien

  • 30-Tage-Geld-zurück-Garantie

Beginnen Sie noch heute Ihre Reise in die Welt des maschinellen Lernens und der Datenanalyse – viel Erfolg und Freude beim Lernen!

Who this course is for:

  • Alle, die die Grundlagen des maschinellen Lernens anhand von Demos aus der Praxis und intuitiven, kristallklaren Erklärungen erlernen möchten - Datenanalysten oder BI-Experten, die in die Datenwissenschaft einsteigen oder ein grundlegendes Verständnis für maschinelles Lernen aufbauen möchten - R- oder Python-Anwender, die ein tieferes Verständnis für die Modelle und Algorithmen hinter ihrem Code suchen
  • Datenanalysten oder BI-Experten, die in die Datenwissenschaft einsteigen oder ein grundlegendes Verständnis für maschinelles Lernen aufbauen möchten
  • R- oder Python-Anwender, die ein tieferes Verständnis für die Modelle und Algorithmen hinter ihrem Code suchen

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