Enterprise Data Wrangling with SQL and Python

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kurs ist nicht verfügbar in Deutsch (Deutschland)

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Enterprise Data Wrangling with SQL and Python

Dozent: Tareq Nasralah

Bei enthalten

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4 Module

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

8 Stunden zu vervollständigen

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

4 Module

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Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Dataflow
Kategorie: Data Wrangling
Kategorie: Data Integration
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Data Validation
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Database Management
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Data Access
Kategorie: Databases
Kategorie: Extract, Transform, Load
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: SQL
Kategorie: Business Intelligence

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Alteryx
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Relational Databases
Kategorie: Pandas (Python Package)

Wichtige Details

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Kürzlich aktualisiert!

April 2026

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4 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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In diesem Kurs gibt es 4 Module

Welcome to Enterprise Data Wrangling with SQL and Python. This course will cover data wrangling principles and techniques for business. Key topics include data extraction, profiling, cleansing, integration, transformation, and automating data processes for business purposes. In the course, you will apply principles and techniques using data transformation tools, programming languages, and data process automation tools. The course offers you an opportunity to learn how to embed appropriate communication mechanisms for collaboration to identify and resolve real-world data challenges revealed in datasets and business processes, creating business value in today’s disparate computing and dynamic business environment.

In this module, you will learn about the structure of relational databases and how to use SQL queries for information retrieval, focusing on single-row and group functions. In the next module, you will build upon this foundation by exploring data manipulation and data joining techniques.

Das ist alles enthalten

6 Videos17 Lektüren1 Aufgabe

6 VideosInsgesamt 17 Minuten

Meet Your Faculty2 Minuten
Relational Database Data Structure3 Minuten
Unique Values 3 Minuten
Constraints5 Minuten
Working with Text Values2 Minuten
TIMESTAMP 3 Minuten

17 LektürenInsgesamt 85 Minuten

Course Introduction2 Minuten
Syllabus - Enterprise Data Wrangling with SQL and Python10 Minuten
Academic Integrity1 Minute
Data Wrangling Key Questions 2 Minuten
Data Wrangling Steps5 Minuten
Relational Databases2 Minuten
Key SQL Concepts10 Minuten
Overview of Predefined Functions2 Minuten
Single-Row vs. Group Functions10 Minuten
Overview of Single-Row Functions1 Minute
Common Examples of Single-Row Functions5 Minuten
Uses of Single-Row Functions4 Minuten
Single-Row Function Example10 Minuten
Overview of Group Functions1 Minute
Common Examples of Group Functions4 Minuten
Uses of Group Functions6 Minuten
Group Function Example10 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 45 Minuten

Assess Your Learning: Introduction to Data Wrangling and Relational Databases45 Minuten

The module also highlights how effective data manipulation and joining contribute to the broader goals of data wrangling and preparation, ensuring that data is both well-organized and ready for analysis.

Das ist alles enthalten

22 Lektüren1 Aufgabe

22 LektürenInsgesamt 146 Minuten

Data Manipulation Overview2 Minuten
DML Core Operations10 Minuten
INSERT5 Minuten
Update10 Minuten
Delete8 Minuten
TCL Core Operations1 Minute
Commit3 Minuten
Rollback5 Minuten
Summary Table10 Minuten
Data Joining Overview2 Minuten
Summary Table with Notes10 Minuten
Data Joining Types Overview10 Minuten
Inner Join Overview4 Minuten
Inner Join Example10 Minuten
Join Overview4 Minuten
Left Join Example10 Minuten
Right Join Overview4 Minuten
Right Join Example10 Minuten
Full Outer Join Overview4 Minuten
Full Outer Join Example10 Minuten
Cross Join Overview4 Minuten
Cross Join Example10 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 45 Minuten

Assess Your Learning: Managing and Retrieving Data with SQL45 Minuten

In this module, you will learn how to explore datasets using Python. You’ll practice techniques to inspect dataset structure (rows, columns, and data types), and detect missing, invalid, or inconsistent data. You will also learn how to generate descriptive statistics and distribution summaries, as well as interpret profiling results to guide data cleansing and improve overall data quality.

Das ist alles enthalten

2 Videos13 Lektüren1 Aufgabe

2 VideosInsgesamt 6 Minuten

Data Profiling3 Minuten
Data Profiling Example3 Minuten

13 LektürenInsgesamt 61 Minuten

Data Profiling Overview10 Minuten
Discovering Data Structure Overview2 Minuten
Rows and Columns7 Minuten
Data Type7 Minuten
Non-Null Entries7 Minuten
Discovering Data Content Overview3 Minuten
Summary Statistics4 Minuten
Descriptive Statistics4 Minuten
Frequency Distribution4 Minuten
Missing Values3 Minuten
Duplicate Data3 Minuten
Incorrect or Ambiguous Data4 Minuten
Data Profiling3 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 15 Minuten

Assess Your Learning: Data Profiling and Discovery15 Minuten

By the end of this module, you will be able to apply practical data cleansing techniques to improve data quality and make your analysis more accurate and trustworthy.

Das ist alles enthalten

2 Videos11 Lektüren1 Aufgabe

2 VideosInsgesamt 3 Minuten

Data Cleansing1 Minute
Data Cleansing to Handle Outliers2 Minuten

11 LektürenInsgesamt 29 Minuten

Data Cleansing Overview2 Minuten
Overview of Types of Data Issues2 Minuten
Missing Values3 Minuten
Duplicates3 Minuten
Inconsistent Formats3 Minuten
Outliers and Anomalies3 Minuten
Incorrect or Invalid Values3 Minuten
Data Types Conversions3 Minuten
Filtering3 Minuten
Data Cleansing Example2 Minuten
Congratulations! 2 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 25 Minuten

Assess Your Learning: Data Cleansing25 Minuten

Dozent

Tareq Nasralah

Northeastern University

2 Kurse61 Lernende

von

Northeastern University

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Status: Vorschau
Northeastern University
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Scripting with Python and SQL for Data Engineering
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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018

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

Jennifer J.

Lernender seit 2020

„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Häufig gestellte Fragen

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