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CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
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# Visualisierungen
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> Foto von <a href="https://unsplash.com/@jenna2980?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Jenna Lee</a> auf <a href="https://unsplash.com/s/photos/bees-in-a-meadow?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
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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.
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In diesen fünf Lektionen werden Sie Daten aus der Natur erkunden und interessante sowie schöne Visualisierungen mit verschiedenen Techniken erstellen.
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| Themen-Nr. | Thema | Verlinkte Lektion | Autor |
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| 1. | Mengen visualisieren | <ul> <li> [Python](09-visualization-quantities/README.md)</li> <li>[R](../../../3-Data-Visualization/R/09-visualization-quantities) </li> </ul>|<ul> <li> [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)</li><li> [Vidushi Gupta](https://github.com/Vidushi-Gupta)</li> <li>[Jasleen Sondhi](https://github.com/jasleen101010)</li></ul> |
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| 2. | Verteilungen visualisieren | <ul> <li> [Python](10-visualization-distributions/README.md)</li> <li>[R](../../../3-Data-Visualization/R/10-visualization-distributions) </li> </ul>|<ul> <li> [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)</li><li> [Vidushi Gupta](https://github.com/Vidushi-Gupta)</li> <li>[Jasleen Sondhi](https://github.com/jasleen101010)</li></ul> |
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| 3. | Proportionen visualisieren | <ul> <li> [Python](11-visualization-proportions/README.md)</li> <li>[R](../../../3-Data-Visualization) </li> </ul>|<ul> <li> [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)</li><li> [Vidushi Gupta](https://github.com/Vidushi-Gupta)</li> <li>[Jasleen Sondhi](https://github.com/jasleen101010)</li></ul> |
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| 4. | Beziehungen visualisieren | <ul> <li> [Python](12-visualization-relationships/README.md)</li> <li>[R](../../../3-Data-Visualization) </li> </ul>|<ul> <li> [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)</li><li> [Vidushi Gupta](https://github.com/Vidushi-Gupta)</li> <li>[Jasleen Sondhi](https://github.com/jasleen101010)</li></ul> |
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| 5. | Bedeutungsvolle Visualisierungen erstellen | <ul> <li> [Python](13-meaningful-visualizations/README.md)</li> <li>[R](../../../3-Data-Visualization) </li> </ul>|<ul> <li> [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)</li><li> [Vidushi Gupta](https://github.com/Vidushi-Gupta)</li> <li>[Jasleen Sondhi](https://github.com/jasleen101010)</li></ul> |
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### Credits
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Diese Visualisierungslektionen wurden mit 🌸 von [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), [Jasleen Sondhi](https://github.com/jasleen101010) und [Vidushi Gupta](https://github.com/Vidushi-Gupta) geschrieben.
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🍯 Daten zur Honigproduktion in den USA stammen aus Jessica Lis Projekt auf [Kaggle](https://www.kaggle.com/jessicali9530/honey-production). Die [Daten](https://usda.library.cornell.edu/concern/publications/rn301137d) wurden vom [United States Department of Agriculture](https://www.nass.usda.gov/About_NASS/index.php) bereitgestellt.
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🍄 Daten zu Pilzen stammen ebenfalls von [Kaggle](https://www.kaggle.com/hatterasdunton/mushroom-classification-updated-dataset), 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.
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🦆 Daten zu Vögeln aus Minnesota stammen von [Kaggle](https://www.kaggle.com/hannahcollins/minnesota-birds), gescraped von [Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_birds_of_Minnesota) durch Hannah Collins.
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Alle diese Datensets sind unter [CC0: Creative Commons](https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/) lizenziert.
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**Haftungsausschluss**:
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