Mit Sammlungen den Überblick behalten Sie können Inhalte basierend auf Ihren Einstellungen speichern und kategorisieren.
Nehmen Sie sich etwas Zeit, um die folgenden Übungen durchzuführen und das Gelernte aus dem Artikel Erste Schritte mit numerischen Daten zu wiederholen.
Statistiken zu einem Datensatz abrufen: Hier erfahren Sie, wie Sie Spalten mit deutlichen Ausreißern finden:
Den fehlerhaften Teil des Datensatzes finden: Hier erfahren Sie, wie Sie mithilfe visueller und mathematischer Methoden versteckte Fehlerwerte in einem Datensatz finden:
Programmierübungen werden direkt in Ihrem Browser ausgeführt (keine Einrichtung erforderlich) und nutzen die Plattform Colaboratory. Colaboratory wird von den meisten gängigen Browsern unterstützt und am gründlichsten mit den Desktopversionen von Chrome und Firefox getestet.
[[["Leicht verständlich","easyToUnderstand","thumb-up"],["Mein Problem wurde gelöst","solvedMyProblem","thumb-up"],["Sonstiges","otherUp","thumb-up"]],[["Benötigte Informationen nicht gefunden","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Zu umständlich/zu viele Schritte","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Nicht mehr aktuell","outOfDate","thumb-down"],["Problem mit der Übersetzung","translationIssue","thumb-down"],["Problem mit Beispielen/Code","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Sonstiges","otherDown","thumb-down"]],["Zuletzt aktualisiert: 2025-01-29 (UTC)."],[[["\u003cp\u003eThis page provides programming exercises focusing on practicing numerical data analysis skills learned in a previous lesson.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eTwo Colab exercises are available: one on calculating descriptive statistics and identifying outliers, and another on detecting and handling bad data values in a dataset.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe exercises are browser-based and require no setup, utilizing the Colaboratory platform, primarily supported on Chrome and Firefox desktop versions.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["Take some time to complete the following exercises to practice what you've\nlearned in\n[First steps with numerical data](/machine-learning/crash-course/numerical-data/first-steps).\n\n- **Get statistics on a dataset** , which shows you how to find columns containing blatant outliers: \n [Open math statistics exercise](https://colab.research.google.com/github/google/eng-edu/blob/main/ml/cc/exercises/numerical_data_stats.ipynb?utm_source=mlcc&utm_campaign=colab-external&utm_medium=referral&utm_content=numerical_data_stats)\n- **Find the bad part of the dataset** , which guides you through visual and mathematical ways to find hidden *bad* values in a dataset: \n [Open \"bad part\" dataset exercise](https://colab.research.google.com/github/google/eng-edu/blob/main/ml/cc/exercises/numerical_data_bad_values.ipynb?utm_source=mlcc&utm_campaign=colab-external&utm_medium=referral&utm_content=numerical_data_bad_values)\n\nProgramming exercises run directly in your browser (no setup\nrequired!) using the [Colaboratory](https://colab.research.google.com)\nplatform. Colaboratory is supported on most major browsers, and is most\nthoroughly tested on desktop versions of Chrome and Firefox. \n[Help Center](https://support.google.com/machinelearningeducation)"]]
