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Data-Science-For-Beginners
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Data-Science-For-Beginners/translations/de/3-Data-Visualization
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09-visualization-quantities 🌐 Update translations via Co-op Translator 4 weeks ago
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Visualisierungen

eine Biene auf einer Lavendelblüte

Foto von Jenna Lee auf Unsplash

Daten zu visualisieren ist eine der wichtigsten Aufgaben eines Data Scientists. Bilder sagen mehr als tausend Worte, und eine Visualisierung kann Ihnen helfen, alle möglichen interessanten Aspekte Ihrer Daten zu erkennen, wie z. B. Spitzen, Ausreißer, Gruppierungen, Tendenzen und vieles mehr, die Ihnen helfen können, die Geschichte zu verstehen, die Ihre Daten erzählen möchten.

In diesen fünf Lektionen werden Sie Daten aus der Natur erkunden und interessante sowie schöne Visualisierungen mit verschiedenen Techniken erstellen.

Themen-Nr. Thema Verlinkte Lektion Autor
1. Mengen visualisieren
2. Verteilungen visualisieren
3. Proportionen visualisieren
4. Beziehungen visualisieren
5. Bedeutungsvolle Visualisierungen erstellen

Credits

Diese Visualisierungslektionen wurden mit 🌸 von Jen Looper, Jasleen Sondhi und Vidushi Gupta geschrieben.

🍯 Daten zur Honigproduktion in den USA stammen aus Jessica Lis Projekt auf Kaggle. Die Daten wurden vom United States Department of Agriculture bereitgestellt.

🍄 Daten zu Pilzen stammen ebenfalls von Kaggle, überarbeitet von Hatteras Dunton. Dieses Datenset enthält Beschreibungen hypothetischer Proben, die 23 Arten von Lamellenpilzen aus der Familie Agaricus und Lepiota entsprechen. Die Pilzdaten stammen aus dem Audubon Society Field Guide to North American Mushrooms (1981). Dieses Datenset wurde 1987 an UCI ML 27 gespendet.

🦆 Daten zu Vögeln aus Minnesota stammen von Kaggle, gescraped von Wikipedia durch Hannah Collins.

Alle diese Datensets sind unter CC0: Creative Commons lizenziert.

Haftungsausschluss:
Dieses Dokument wurde mit dem KI-Übersetzungsdienst Co-op Translator übersetzt. Obwohl wir uns um Genauigkeit bemühen, beachten Sie bitte, dass automatisierte Übersetzungen Fehler oder Ungenauigkeiten enthalten können. Das Originaldokument in seiner ursprünglichen Sprache sollte als maßgebliche Quelle betrachtet werden. Für kritische Informationen wird eine professionelle menschliche Übersetzung empfohlen. Wir übernehmen keine Haftung für Missverständnisse oder Fehlinterpretationen, die sich aus der Nutzung dieser Übersetzung ergeben.