Data Science Fundamentals Part 1: Unit 3

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Data Science Fundamentals Part 1: Unit 3

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Data Science Fundamentals, Part 1“

Dozenten: Pearson

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Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

8 Stunden zu vervollständigen

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

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Was Sie lernen werden

Master the fundamentals of relational databases and persistent data storage.
Build and optimize ETL pipelines using Python and object-relational mappers.
Apply data validation techniques to ensure data quality and integrity.
Utilize Pandas for effective data exploration, transformation, and statistical analysis.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Data Integrity
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Databases
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Database Management
Kategorie: Object-Relational Mapping
Kategorie: Data Validation
Kategorie: Descriptive Statistics
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Descriptive Analytics
Kategorie: Extract, Transform, Load
Kategorie: Data Store

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Graphical Tools
Kategorie: Data Persistence
Kategorie: Relational Databases
Kategorie: Pandas (Python Package)

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3 Aufgaben

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In diesem Kurs gibt es 1 Modul

This course explores the fundamentals of relational databases and how to seamlessly map Python data structures to robust database tables using object-relational mappers (ORMs). You'll gain practical experience in building efficient ETL (Extract, Transform, Load) pipelines, ensuring your data is not only accessible but also reliable and persistent. You'll learn about data validation and quality control, leveraging powerful tools like Pandas to explore, clean, and analyze your datasets. By the end of the course, you’ll be equipped to uncover insights, identify biases, and apply best practices in data management.

This module guides learners through essential data handling skills, from storing and persisting data using relational databases and object-relational mappers, to validating, exploring, and transforming data for analysis. Emphasizing practical techniques with tools like Pandas, the lessons cover best practices for querying, managing missing values, and using descriptive statistics and visualizations to understand data quality and distribution. The module provides a systematic approach to the ETL process, equipping students to efficiently prepare data for deeper analytical modeling.

Das ist alles enthalten

28 Videos3 Aufgaben

28 VideosInsgesamt 394 Minuten

Topics1 Minute
Introduction to Databases with SQLite27 Minuten
Inspecting Databases with the SQLite shell13 Minuten
The Database Landscape12 Minuten
What's in a Schema? Mapping Data Models to Data Tables23 Minuten
Introduction to Object Relational Mappers7 Minuten
ORMs in Python with peewee19 Minuten
Creating and Querying Records with peewee25 Minuten
End-to-end ETL in Python9 Minuten
Advantages and Disadvantages of ORMs5 Minuten
Extract, Transform, Load--Putting It All Together10 Minuten
Topics1 Minute
Introduction to Exploratory Data Analysis17 Minuten
Understanding your Data Quickly with Graphical Tools17 Minuten
Inspecting Databases and Building Schemas with peewee20 Minuten
Data Quality Checks with peewee18 Minuten
Finding Missing Data and Null Values with peewee12 Minuten
Dealing with Missing Data11 Minuten
EDA for Insight--Describing Data5 Minuten
Inspecting Queries and Displaying Results in peewee18 Minuten
Groups and Aggregates with peewee14 Minuten
Ranking and Sorting Venues20 Minuten
SQL Relations and Joins8 Minuten
Joins with peewee28 Minuten
Querying Across Datasets with Joins26 Minuten
Translating peewee to SQL7 Minuten
A Visual Introduction to Joins with SQL15 Minuten
Data Science Fundamentals Part 1: Sunmary3 Minuten

3 AufgabenInsgesamt 90 Minuten

Storing Data: Persistence with Relational Databases Quiz30 Minuten
Validating Data: Provenance and Quality Control Quiz30 Minuten
End of Course Assessment30 Minuten

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Larry W.

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