Wie können Sie Python effektiv zum Bereinigen, Sortieren und Speichern von Daten einsetzen? Welche Vorteile bietet die Verwendung der Pandas-Bibliothek für die Datenwissenschaft? Welche Best Practices können Datenwissenschaftler nutzen, um besser mit verschiedenen Arten von Datensätzen zu arbeiten? Im dritten Kurs der Datenwissenschaft Python Foundations Specialization der Duke University erfahren Python-Anwender, wie Pandas - eine in Python weit verbreitete Bibliothek für Datenwissenschaft - ihren Workflow erleichtern kann. Wir empfehlen Ihnen, diesen Kurs nach den ersten beiden Kursen der Specialization zu belegen. Wenn Sie jedoch über Grundkenntnisse in Algebra, Python-Programmierung und NumPy verfügen, sollten Sie in der Lage sein, den Stoff dieses Kurses zu bewältigen. In der ersten Woche besprechen wir die Dateikonzepte von Python, einschließlich der Programmier-Syntax, mit der Sie eine Datei lesen und schreiben können. In den folgenden Wochen werden wir dann Pandas genauer besprechen und die Vor- und Nachteile der Verwendung dieser Bibliothek für bestimmte Datenprojekte erörtern. Am Ende dieses Kurses sollten Sie wissen, wann Sie Pandas einsetzen sollten, wie Sie Daten in Pandas laden und bereinigen und wie Sie Pandas zur Datenmanipulation einsetzen. Dies wird Sie darauf vorbereiten, den nächsten Schritt auf Ihrer Reise als Datenwissenschaftler mit Python zu machen: die Erstellung größerer Softwareprogramme.