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Data Engineering with Python

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Data Engineering with Python

Barry Finder

Dozent: Barry Finder

Bei Coursera PlusMehr erfahren enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

2 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Configure a Python development environment and use pandas to work with structured datasets.

  • Clean, transform, and prepare data by filtering records, handling missing values, and reshaping datasets.

  • Analyze and summarize data using Python and pandas to identify patterns and generate meaningful insights.

  • Apply Python programming techniques to support foundational data engineering workflows.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Data Preprocessing
  • Kategorie: Data Processing
  • Kategorie: Statistics
  • Kategorie: Data Import/Export
  • Kategorie: Data Pipelines
  • Kategorie: Statistical Analysis
  • Kategorie: Data Wrangling
  • Kategorie: Package and Software Management
  • Kategorie: Data Quality
  • Kategorie: Data Engineering
  • Kategorie: Data Cleansing
  • Kategorie: Data Analysis
  • Kategorie: Data Validation
  • Kategorie: Descriptive Statistics
  • Kategorie: Exploratory Data Analysis
  • Kategorie: Data Transformation
  • Kategorie: Data Manipulation

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Pandas (Python Package)
  • Kategorie: NumPy
  • Kategorie: Python Programming

Wichtige Details

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Kürzlich aktualisiert!

September 2026

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19 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Python for Data Analytics and Engineering“
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 2 Module

Working with data efficiently requires tools designed to organize, explore, and analyze information. In this module, you'll be introduced to pandas, one of Python's most widely used libraries for data analysis. You'll learn how to install and import Python packages, create and explore Series and DataFrames, and import data from common file formats. These foundational skills will prepare you to work confidently with datasets as you continue building your data engineering knowledge. As you explore new datasets, take time to examine their structure before making changes. Understanding how your data is organized is an important first step toward choosing the right approach for analysis and transformation.

Das ist alles enthalten

92 Lektüren12 Aufgaben

Real-world datasets are rarely ready for analysis without some preparation. In this module, you'll explore how to use pandas to reshape and organize data, perform calculations, manipulate text and date values, and address missing information. Through practical examples, you'll develop the skills needed to transform raw data into a more accurate, consistent, and analysis-ready format. Data preparation is often an iterative process. As you make changes to a dataset, review your results along the way to confirm that each transformation supports the quality and integrity of your data.

Das ist alles enthalten

76 Lektüren7 Aufgaben

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Dozent

Barry Finder
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„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

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