Verwaltungsinformationen
| Titel | Explorative Datenanalyse |
| Dauer | 60 min |
| Modulen | A |
| Unterrichtstyp | Anleitung |
| Fokussierung | Technische – Grundlagen der KI |
| Themenbereich | Explorative Datenanalyse |
Suchbegriffe
Datenexploration, Python, Pandas, Visualisierungen.,
Lernziele
- Der Lernende kann explorative Datenanalysen mit Python durchführen.
- Der Lernende kann Visualisierungen verwenden, um die Verteilung einer Variablen mithilfe von Python zu untersuchen.
- Der Lernende kann mithilfe der Visualisierung in Python auf Abhängigkeiten zwischen Variablen überprüfen.
Erwartete Vorbereitung
Lernveranstaltungen, die vorab abgeschlossen werden müssen
Obligatorisch für Studenten
- Lesen Sie die folgenden Tutorials:
- Statistiken mit Pandas berechnen
- Zeitreihen
- Textdaten
- Lesen Sie Kapitel 3 und 4 des Python Data Science Handbuchs
Optional für Studenten
Keine.
Referenzen und Hintergründe für Studierende
Keine.
Empfohlen für Lehrer
- Statistiken mit Pandas berechnen
- Zeitreihen
- Textdaten
- Kapitel 3 und 4 des Python Data Science Handbuchs
Unterrichtsmaterialien
Anleitung für Lehrer
Dies ist eine praktische Sitzung im Anschluss an den Vortrag Vortrag: Explorative Datenanalyse. Die Schüler arbeiten an einem Jupyter-Notizbuch. Zuerst können sie an vordefinierten Übungen arbeiten und dann einen Datensatz auswählen, um sie selbst zu erkunden. Sie können auch wählen, um den Schüler anzuweisen, die Übungen vor dieser Sitzung durchzuführen, so dass er sich auf die Erforschung des Datensatzes seiner Wahl in dieser Sitzung konzentrieren kann.
Danksagung
Rianne van Os
Das Human-Centered AI Masters-Programm wurde von der Fazilität „Connecting Europe“ der Europäischen Union im Rahmen des Zuschusses „CEF-TC-2020-1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068“ kofinanziert.