Data Science Fundamentals Part 1: Unit 2

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Data Science Fundamentals Part 1: Unit 2

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

Dozenten: Pearson

Bei enthalten

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1 Modul

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

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

9 Stunden zu vervollständigen

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

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Stufe Anfänger

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Was Sie lernen werden

Master the ETL (Extract, Transform, Load) process for seamless data acquisition and integration.
Acquire practical skills in sourcing data from APIs, web scraping, and managing data lineage.
Parse and transform diverse data formats (XML, JSON) for structured analysis.
Build and apply data models using object-oriented programming to streamline data workflows.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Extract, Transform, Load
Kategorie: Data Integration
Kategorie: Data Collection
Kategorie: Object Oriented Programming (OOP)
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Web Scraping
Kategorie: Data Modeling
Kategorie: Extensible Languages and XML

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Relational Databases
Kategorie: Extensible Markup Language (XML)
Kategorie: Application Programming Interface (API)
Kategorie: JSON

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2 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

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In diesem Kurs gibt es 1 Modul

This course dives into real-world data sourcing, including making web requests, web scraping, and integrating diverse data types from APIs, files, and databases. You'll learn to parse and structure data in formats like XML and JSON, and leverage object-oriented programming to create robust data models. By the end of the course, you’ll be equipped to efficiently acquire, transform, and prepare data for advanced analysis.

This module guides learners through the foundational steps of the data science process, focusing on data acquisition and transformation. Starting with methods for sourcing and extracting data from various platforms, students learn to manage data lineage and perform web requests. The module then covers parsing and structuring diverse data formats, such as XML and JSON, emphasizing the importance of data transformation and modeling. Through practical exercises, including working with APIs and relational databases, learners gain essential skills in the Extract, Transform, and Load (ETL) pipeline, preparing them for effective data exploration and analysis.

Das ist alles enthalten

27 Videos2 Aufgaben

27 VideosInsgesamt 486 Minuten

Topics2 Minuten
The Data Science Mindset15 Minuten
The Data Science Technology Stack15 Minuten
Where to Get Data: Sources and Services17 Minuten
How the Web Works20 Minuten
Making HTTP Requests with Python15 Minuten
Adding Context with Open Data9 Minuten
Parsing Data with Python--JSON and XML28 Minuten
Data and File Formats15 Minuten
Working with APIs24 Minuten
Parametric API Requests with Python28 Minuten
Exploring the Foursquare API14 Minuten
Downloading Foursquare Venues22 Minuten
Topics1 Minute
Introduction to the ETL Pipeline11 Minuten
Data Models--Adding Structure to Data24 Minuten
Building Abstractions--Object Oriented Programming12 Minuten
Creating Classes in Python20 Minuten
Defining Methods and Updating State21 Minuten
Magic Methods, Class Attributes, and Introspection25 Minuten
Exploring and Structuring the Foursquare Response24 Minuten
Data Models Applied--Representing Foursquare Entities with Classes22 Minuten
Modeling Behavior with Methods15 Minuten
Customizing Model Interfaces with Setter Methods and Virtual Attributes24 Minuten
Keeping Things DRY with Inheritance29 Minuten
Object-Oriented Programming Use Cases21 Minuten
The Case for (and against) OOP13 Minuten

2 AufgabenInsgesamt 60 Minuten

Acquiring Data: Sources and Methods Quiz30 Minuten
Adding Structure: Parsing Data and Data Models Quiz30 Minuten

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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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