In diesem Kurs erwerben Sie grundlegende Fähigkeiten zur Umwandlung von Rohdaten in analysefähige Formate - eine wichtige Grundlage für jeden Workflow in der Datenwissenschaft. Sie erlernen Techniken für den Import von Daten aus verschiedenen Quellen, die Bearbeitung komplexer Datensätze und die Optimierung von Datenstrukturen für die Analyse. Durch die Arbeit mit realen Datensätzen aus unseren EngageMetrics- und MediTrack-Fallstudien werden Sie praktische Erfahrungen in der Datenaufbereitung sammeln, die sich direkt auf professionelle Szenarien übertragen lassen. Nach Abschluss des Kurses werden Sie in der Lage sein: - Daten aus CSV-Dateien, Excel-Tabellen und APIs in Python zu importieren - DataFrames zu erstellen, zu verwalten und zu manipulieren
Von roh zu fertig: Datenaufbereitung in Python
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Von roh zu fertig: Datenaufbereitung in Python
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Python für die Datenanalyse in der realen Welt“
Dozent: Coursera
Bei enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
9 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Data Pipelines
- Kategorie: Extract, Transform, Load
- Kategorie: Data Preprocessing
- Kategorie: Data Import/Export
- Kategorie: Data Integration
- Kategorie: Data Transformation
- Kategorie: Data Cleansing
- Kategorie: Data Manipulation
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Pandas (Python Package)
- Kategorie: NumPy
Wichtige Details
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2 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
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