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.
Data Science Fundamentals Part 1: Unit 2
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Data Science Fundamentals Part 1: Unit 2
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Data Science Fundamentals, Part 1
Dozent: Pearson
Bei 
enthalten
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
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: Object Oriented Programming (OOP)
- Kategorie: Extensible Markup Language (XML)
- Kategorie: Web Scraping
- Kategorie: Data Pipelines
- Kategorie: Data Integration
- Kategorie: Extract, Transform, Load
- Kategorie: Application Programming Interface (API)
- Kategorie: Relational Databases
- Kategorie: Data Modeling
- Kategorie: JSON
- Kategorie: Data Transformation
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
August 2025
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2 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung für Data Science Fundamentals, Part 1
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 1 Modul
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
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Häufig gestellte Fragen
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