Hallo, Datanovia
Erlernen und Anwenden von Python in der Datenwissenschaft mit unseren interaktiven Tutorials. Von der grundlegenden Programmierung bis zum fortgeschrittenen maschinellen Lernen bieten wir einen umfassenden Weg zur Beherrschung von Python in der Datenwissenschaft.
Nutzen Sie die Möglichkeiten von R in der Datenwissenschaft mit unseren strukturierten Kursen. Lernen Sie, Daten mit R effektiv zu analysieren, zu visualisieren und zu modellieren, mit praktischen Projekten, um Ihre Fähigkeiten zu festigen.
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title: "ggplot2 demo"
author: "Norah Jones"
date: "5/22/2021"
format:
html:
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fig-height: 4
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## Luftqualität
@fig-airquality erforscht die Auswirkungen der Temperatur auf die Ozonwerte.
```{r}
#| label: fig-airquality
#| fig-cap: "Temperatur und Ozongehalt."
#| warning: false
library(ggplot2)
ggplot(airquality, aes(Temp, Ozone)) +
geom_point() +
geom_smooth(method = "loess")
```
Praktisches Lernen
Machen Sie praktische Lernerfahrungen mit Python und R, die darauf zugeschnitten sind, komplexe Daten in verwertbare Erkenntnisse zu verwandeln. Vertiefen Sie Ihre Kenntnisse in den Bereichen Datenmanipulation, statistische Modellierung und maschinelles Lernen durch praktische Übungen und reale Szenarien.
Umfassende Ressourcen
Greifen Sie auf eine Fülle von Ressourcen zu, darunter Datensätze, eBooks und Projektleitfäden, die Sie auf Ihrem Weg zur Datenwissenschaft unterstützen. Vom Anfänger bis zum Fortgeschrittenen finden Sie Materialien für jede Lernstufe.
Real-World Fallstudien
Erforschen Sie reale Anwendungen und Fallstudien, um die Kluft zwischen Theorie und Praxis in der Datenwissenschaft zu überbrücken.
Bioinformatik-Expertise
Erwerben Sie Fachwissen in der Bioinformatik und spezialisieren Sie sich auf die Analyse genomischer Daten und Biostatistik für die Präzisionsmedizin. Tauchen Sie ein in die Welt der DNA-Sequenzierung, Genexpressionsanalyse und vieles mehr.
Python für die Datenanalyse
Erschließen Sie die Leistungsfähigkeit von Python für die Datenanalyse. Lernen Sie, wie man Daten mit Pandas manipuliert und analysiert, Daten mit Matplotlib visualisiert und statistische Techniken mit SciPy anwendet.
R für statistische Berechnungen
Entdecken Sie die Stärken von R in der statistischen Analyse. Tauchen Sie ein in die Welt von R für Hypothesentests, Regressionsmodelle und Datenverarbeitung mit dplyr und tidyr.
Grundlagen des maschinellen Lernens
Beherrschen Sie grundlegende Konzepte des maschinellen Lernens mit Python und R. Von der linearen Regression bis zu neuronalen Netzen - beginnen Sie Ihre Reise in die prädiktive Modellierung und KI.
