NumPy & Pandas: Analyze & Transform Data

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NumPy & Pandas: Analyze & Transform Data

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Data Analysis with NumPy and Pandas“

Dozent: EDUCBA

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Was Sie lernen werden

Perform numerical operations and memory optimization with NumPy.
Create, join, pivot, and clean Pandas DataFrames effectively.
Apply aggregation, filtering, and workflows on real datasets.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Descriptive Statistics
Kategorie: Data Analysis Software
Kategorie: Pivot Tables And Charts
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Numerical Analysis
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Data Structures
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Data Wrangling

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Pandas (Python Package)
Kategorie: NumPy

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13 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

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In diesem Kurs gibt es 3 Module

By completing this course, learners will be able to analyze datasets using NumPy and Pandas, perform efficient numerical operations, reshape and clean data, handle missing values, and apply end-to-end data analysis workflows on real-world datasets. The course begins with the foundations of NumPy, focusing on array structures, memory optimization, and statistical operations. It then transitions into Pandas, guiding learners through creating DataFrames, performing joins, pivots, and unpivots, as well as exploring, sorting, and cleaning data. Finally, learners will advance to practical applications, mastering aggregation, filtering, and conditional operations before applying these skills to real-world projects like the Wine dataset.

What makes this course unique is its step-by-step progression from core numerical computing concepts to applied data analysis projects, ensuring that learners not only understand the theory but also gain hands-on practice. Whether you are a beginner aiming to strengthen your foundations or a professional seeking to improve your data analysis efficiency, this course will equip you with the essential skills to transform raw data into actionable insights using NumPy and Pandas.

This module introduces learners to the fundamentals of NumPy, including its advantages over Python lists, array structures, and efficient operations. Learners will explore slicing, reshaping, statistical calculations, and concatenation to build a solid foundation in numerical computing.

Das ist alles enthalten

11 Videos4 Aufgaben

11 VideosInsgesamt 88 Minuten

Introduction to Numpy8 Minuten
Importing Numpy Package and Basic Commands9 Minuten
Comparision Between List9 Minuten
Numpy on Basis of Memory and Time5 Minuten
Why we are using Numpy and why not List12 Minuten
Numpy Operations and Subsetting11 Minuten
2D Numpy Arrays7 Minuten
Subsetting Operations8 Minuten
Descriptive Statistics in Numpy Arrays7 Minuten
Array Updating4 Minuten
Concatenate Functions7 Minuten

4 AufgabenInsgesamt 60 Minuten

Graded-Mastering NumPy for Data Foundations30 Minuten
NumPy Fundamentals10 Minuten
Why NumPy is Powerful10 Minuten
Statistical and Structural Operations10 Minuten

This module guides learners through Pandas, covering how to create DataFrames, perform joins, reshape data, and explore datasets. Learners will also practice cleaning, renaming, and dropping variables, equipping them with skills for effective data preparation.

Das ist alles enthalten

17 Videos5 Aufgaben

17 VideosInsgesamt 136 Minuten

Introduction to Pandas9 Minuten
Creating Dataframe from Series and Dictionary9 Minuten
Making Dataframe from Dictionary6 Minuten
Concatenate Dataframe8 Minuten
Joins and Pivot8 Minuten
Unipivot Dataframe8 Minuten
Dataframe Operations9 Minuten
Slicing8 Minuten
Dicing7 Minuten
Sorting Dataframes6 Minuten
Summary Statistics7 Minuten
Dealing with Duplicate Values7 Minuten
Importing Dataset12 Minuten
Head Tail and Unique Function8 Minuten
Accessing Column7 Minuten
Rename Variables7 Minuten
Dropping Variables8 Minuten

5 AufgabenInsgesamt 70 Minuten

Graded-Working with Pandas for Data Wrangling30 Minuten
Creating and Combining DataFrames10 Minuten
Joins, Pivots, and Transformations10 Minuten
Exploring and Sorting Data10 Minuten
Cleaning and Structuring Data10 Minuten

This module focuses on advanced Pandas features such as grouping, filtering, and handling missing values. Learners will also explore real-world data analysis workflows, including importing datasets, applying conditions, and working with practical case studies like the Wine dataset.

Das ist alles enthalten

13 Videos4 Aufgaben

13 VideosInsgesamt 125 Minuten

Descriptive Statisitcs9 Minuten
Group by Functions10 Minuten
Filtering Functions11 Minuten
Introduction to Jupyter Notebook9 Minuten
Missing Values Introduction12 Minuten
Imputation5 Minuten
Working with Different Conditions12 Minuten
Introduction to Data Analysis with Pandas and Python10 Minuten
Installation of Softwares6 Minuten
More on Installation11 Minuten
Downloading and Loading Data11 Minuten
Wine Data Set10 Minuten
Slicing and Dicing10 Minuten

4 AufgabenInsgesamt 60 Minuten

Graded-Advanced Pandas and Applied Data Analysis30 Minuten
Aggregation and Filtering10 Minuten
Handling Missing and Conditional Data10 Minuten
Practical Data Analysis Projects10 Minuten

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Dozent

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EDUCBA

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EDUCBA

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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.“

Bewertungen von Lernenden

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Geprüft am 16. Juni 2026

Comprehensive coverage of NumPy arrays and Pandas operations.

Geprüft am 18. Juni 2026

Enhanced my confidence in handling complex datasets.

Geprüft am 19. Mai 2026

Easy-to-follow tutorials made complex data operations simple.

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