Die meisten realen Daten sind nicht sauber, sondern unordentlich, unvollständig und über verschiedene Quellen wie Websites, APIs und Datenbanken verteilt. In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie diese Daten sammeln, bereinigen und für die Analyse mit Python und SQL vorbereiten. Sie beginnen mit der Extraktion von Daten aus Webseiten mithilfe von Tools wie Pandas und Beautiful Soup und lernen, wie Sie mit unstrukturiertem Text umgehen und ethische Scraping-Praktiken anwenden. Als Nächstes greifen Sie über APIs auf Echtzeitdaten zu, parsen JSON-Dateien und bereinigen numerische Daten mithilfe von Techniken wie Normalisierung und Binning. Außerdem lernen Sie, wie Sie die Authentifizierung mit API-Schlüsseln verwalten und diese sicher speichern. Schließlich arbeiten Sie mit Datenbanken: Abfragen und Verknüpfen von Tabellen mithilfe von SQL, Validieren von Ergebnissen und Verstehen, wann SQL und wann Python für verschiedene Vorverarbeitungsaufgaben verwendet werden sollten. Am Ende des Kurses werden Sie in der Lage sein, Rohdaten aus der realen Welt in zuverlässige, analysefähige Eingaben zu verwandeln - eine Kernkompetenz für jeden Datenexperten.
Daten-E/A und Vorverarbeitung mit Python und SQL
Zum Labor Day gibt es bei Coursera Plus Rabatte von über 70 $. Sparen Sie 3 Monate lang 40 %.

Daten-E/A und Vorverarbeitung mit Python und SQL
Dieser Kurs ist Teil von DeepLearning.AI Data Analytics (berufsbezogenes Zertifikat)

Dozent: Sean Barnes
TOP-LEHRKRAFT
5.500 bereits angemeldet
23 Bewertungen
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Sie werden mit realen Daten arbeiten, wie sie in der Praxis vorkommen: unübersichtlich, unstrukturiert und über verschiedene Quellen verteilt.
Sie werden lernen, Daten aus Websites, APIs und Datenbanken zu extrahieren und sie mit Python und SQL zu bereinigen, ein wesentlicher Schritt in jeder Analyse-Pipeline.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
- Kategorie: Datenmanipulation
- Kategorie: Unstrukturierte Daten
- Kategorie: Extrahieren, Transformieren, Laden
- Kategorie: Bereinigung von Daten
- Kategorie: Datenwrangling
- Kategorie: Daten-Ethik
- Kategorie: SQL
- Kategorie: Daten-Pipelines
- Kategorie: Datenumwandlung
- Kategorie: Datenverarbeitung
- Kategorie: Datenerhebung
- Kategorie: Validierung von Daten
- Kategorie: Daten importieren/exportieren
- Kategorie: Web-Scraping
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Relationale Datenbanken
- Kategorie: Abfragesprachen
- Kategorie: JSON
- Kategorie: Generative KI
- Kategorie: Pandas (Python-Paket)
Wichtige Details

Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen
16 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

Erweitern Sie Ihr Fachwissen im Bereich Datenanalyse
- 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 von DeepLearning.AI zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 4 Module
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
Fügen Sie dieses Zeugnis Ihrem LinkedIn-Profil, Lebenslauf oder CV hinzu. Teilen Sie sie in Social Media und in Ihrer Leistungsbeurteilung.
Dozent

Mehr von Datenanalyse entdecken

Northeastern University

Duke University
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
Bewertungen von Lernenden
- 5 Sterne
82,60 %
- 4 Sterne
4,34 %
- 3 Sterne
4,34 %
- 2 Sterne
0 %
- 1 Stern
8,69 %
Zeigt 3 von 23 an
Geprüft am 27. Juni 2025
Very broad and thorough course on data collection techniques, preprocessing, analysis, and visualization. Highly recommend.
Geprüft am 20. Juni 2025
very precise. touches all relevant concepts with perfect examples. Good datasets and great evaluation.
Geprüft am 22. Okt. 2025
Sean Barnes is a great teacher and his courses are terrific. How I wish his courses were available when I first decided to learn data science!
Häufig gestellte Fragen
Weitere Fragen
Finanzielle Unterstützung verfügbar,





