Datenauswertung und -visualisierung mit Julia

Die junge Programmiersprache Julia bietet zahlreiche Vorteile: Sie ist flexibel, schnell und performant und kann gut mit großen Datenmengen umgehen. Ihr Haupteinsatzbereich liegt daher in der wissenschaftlichen und numerischen Berechnung.

In diesem Kurs stellt dir der Data-Science-Experte Fabio Basler anwendungsorientiert die wichtigsten Methoden der Data Science anhand der Programmierung mit Julia vor. Du erfährst, wie du große Datenmengen effizient verarbeitest, und machst dich mit Filterungen, Sortierungen, Gruppierungen und Joins von Daten vertraut. Darüber hinaus lernst du, Daten professionell zu visualisieren und mit statistischen Berechnungsmethoden zu analysieren. Auch die Untersuchung der Datenverteilung und die Prognosewerkzeuge in Julia stehen auf dem Programm.

Alle Video-Lektionen im Überblick:

• 1. Herzlich willkommen zu diesem Kurs

• 2. Grundlagen

  • Kapitelüberblick

  • Warum Julia für Data Science?

  • Einrichtung der Umgebung

  • Jupyter Notebooks für Julia

  • Datentypen in Julia

• 3. Datenverarbeitung

  • Kapitelüberblick

  • Einführung

  • Importieren

  • Einfache Analysen

  • Zeilen und Spalten

  • Filterungen

  • Sortierungen

  • Theorie: Merges und Joins

  • Merges und Joins

  • Gruppierungen

  • Select

  • Aufgabe: Datenmengen verarbeiten

  • Lösung: Datenmengen verarbeiten (Teil 1)

  • Lösung: Datenmengen verarbeiten (Teil 2)

  • Lösung: Datenmengen verarbeiten (Teil 3)

  • Quiz: Datenverarbeitung

• 4. Datenvisualisierung

  • Kapitelüberblick

  • Einführung

  • Formatierungsmöglichkeiten

  • Balkendiagramme

  • Liniendiagramme

  • Theorie: Boxplots

  • Boxplots

  • Histogramme

  • Punktdiagramme

  • Multiplot

  • Interaktive Grafiken mit Plotly (Teil 1)

  • Interaktive Grafiken mit Plotly (Teil 2)

  • Interaktive Grafiken mit Plotly (Teil 3)

  • Aufgabe: Datenvisualisierung

  • Lösung: Datenvisualisierung

  • Quiz: Datenvisualisierung

• 5. Statistische Auswertung

  • Kapitelüberblick

  • Mittelwertkennzahlen

  • Streuungskennzahlen

  • Quantile

  • Ausreißer analysieren

  • Kovarianz

  • Korrelation

  • Python aus Julia aufrufen

  • R aus Julia aufrufen

  • Aufgabe: Statistische Auswertung

  • Lösung: Statistische Auswertung

  • Quiz: Statistische Auswertung

• 6. Datenverteilungen und Prognosen

  • Kapitelüberblick

  • Diskrete Verteilungen

  • Normalverteilung

  • Konfidenzintervalle

  • Trendprognoseverfahren

  • Quiz: Datenverteilungen und Prognosen

• 7. Abschluss

  • Fazit und Kursabschluss

So lernst du mit diesem Videokurs:

In den Videokursen der heise academy lernst du IT-Themen anschaulich und verständlich. Du siehst den Experten bei der praktischen Arbeit zu und lässt dir dabei alles genau erklären. Das Wissen ist in kompakte Lerneinheiten unterteilt, sodass du den Kurs Schritt für Schritt durcharbeiten oder gezielt zu Lektionen springen kannst, die dich interessieren. Die persönliche Lernumgebung der heise academy hält viele Funktionen für dich bereit, die dich beim Lernen unterstützen:

• Flexibler Videoplayer mit vielen Steuerungsmöglichkeiten

• Wissensquizzes zur Lernkontrolle

• Lernhistorie und Lernfortschritt

• Lesezeichen und Notizen

• Volltextsuche in den Videos

• Frage-den-Experten-Modul

• Übungsmaterial zum Mitmachen

• Responsive Web-App und Videostreaming für alle Endgeräte

Technische Voraussetzungen:

Für diesen Videokurs wird lediglich ein Browser (mit eingeschalteter JavaScript-Funktionalität) und eine Internetverbindung benötigt.