Python und Pandas für Data Engineering

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Python und Pandas für Data Engineering

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Python, Bash und SQL Grundlagen für Data Engineering“

Dozenten: Kennedy Behrman

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Was Sie lernen werden

Einrichten einer bereitgestellten Python-Projektumgebung
Pandas-Bibliotheken zum Lesen und Schreiben von Daten in Datenstrukturen und Dateien verwenden
Verwenden Sie Vim und Visual Studio Code, um Python-Code zu schreiben

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Paket- und Softwareverwaltung
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Versionskontrolle
Kategorie: Daten-Strukturen
Kategorie: Software-Entwicklungstools
Kategorie: Software zur Datenanalyse
Kategorie: Microsoft Entwicklungswerkzeuge
Kategorie: Virtuelle Umgebung
Kategorie: Entwicklungsumgebung

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Pandas (Python-Paket)
Kategorie: Git (Versionskontrollsystem)

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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Python, Bash und SQL Grundlagen für Data Engineering“

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In diesem Kurs gibt es 4 Module

In diesem ersten Kurs der Specialization Python, Bash and SQL Essentials for Data Engineering lernen Sie, wie Sie eine versionskontrollierte Python-Arbeitsumgebung einrichten, die Bibliotheken von Drittanbietern nutzen kann. Sie werden lernen, Python und die leistungsstarke Pandas-Bibliothek für die Datenanalyse und -manipulation zu verwenden. Außerdem erhalten Sie eine Einführung in Vim und Visual Studio Code, zwei beliebte Tools zum Schreiben von Software. Dieser Kurs ist für Anfänger und Fortgeschrittene geeignet, um mit der Umwandlung und Manipulation von Daten als Dateningenieur zu beginnen.

In diesem Modul lernen Sie, wie Sie eine isolierte Python-Umgebung mit Bibliotheken von Drittanbietern einrichten und sie anwenden, indem Sie eine virtuelle Umgebung mit Pandas und Jupyter einrichten.

Das ist alles enthalten

15 Videos13 Lektüren6 Aufgaben1 Diskussionsthema6 Unbewertete Labore

15 VideosInsgesamt 72 Minuten

Überblick über Python, Bash und SQL Essentials für Data Engineering7 Minuten
Treffen Sie Ihren Kursleiter: Kennedy Behrman1 Minute
Überblick über die wichtigsten Konzepte6 Minuten
Einführung in das Einrichten Ihrer Python-Umgebung0 Minuten
Installieren von Paketen mit pip in Python6 Minuten
Speichern von Anforderungsdateien in Python3 Minuten
Erstellen und Verwenden einer virtuellen Python-Umgebung6 Minuten
Expression-Anweisungen in Python3 Minuten
Zuweisungsanweisungen in Python5 Minuten
Import-Anweisungen in Python4 Minuten
Andere einfache Anweisungen in Python5 Minuten
Zusammengesetzte Anweisungen in Python5 Minuten
If-Anweisungen in Python7 Minuten
While-Schleifen in Python5 Minuten
Funktionen in Python8 Minuten

13 LektürenInsgesamt 130 Minuten

Schlüsselbegriffe10 Minuten
Ein Problem mit dem Kurs melden10 Minuten
Schlüsselbegriffe10 Minuten
Treffen Sie Ihre unterstützenden Ausbilder: Alfredo Deza und Noah Gift10 Minuten
Kursstruktur und Diskussionsetikette10 Minuten
Erste Schritte und bewährte Praktiken10 Minuten
Schlüsselbegriffe10 Minuten
Lektion Reflexion10 Minuten
Schlüsselbegriffe10 Minuten
Lektion Reflexion10 Minuten
Schlüsselbegriffe10 Minuten
Wahr oder Falsch auswerten10 Minuten
Lektion Reflexion10 Minuten

6 AufgabenInsgesamt 330 Minuten

Python-Anweisungen30 Minuten
Quiz - Einrichten Ihrer Python-Umgebung180 Minuten
Zuweisungsanweisungen30 Minuten
Anweisungen importieren30 Minuten
If-Anweisungen30 Minuten
While-Schleifen30 Minuten

1 DiskussionsthemaInsgesamt 10 Minuten

Treffen und Begrüßung (optional)10 Minuten

6 Unbewertete LaboreInsgesamt 360 Minuten

Installieren Sie ein Paket mit dem Befehl pip60 Minuten
Exportieren einer Anforderungsdatei60 Minuten
Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung60 Minuten
Üben mit Expression Statements60 Minuten
Dekorateur-Funktionen60 Minuten
Einrichten einer Python-Umgebung60 Minuten

In diesem Modul lernen Sie, wie Sie Python Sequenzen, Dictionaries, Sets, List Comprehensions und Generatoren erstellen und verwenden. Außerdem lernen Sie, wie Sie diese durch Manipulation von Kundendaten in einem Jupyter-Notizbuch anwenden können.

Das ist alles enthalten

12 Videos6 Lektüren8 Aufgaben5 Unbewertete Labore

12 VideosInsgesamt 65 Minuten

Einführung in die Grundlagen von Python1 Minute
Sequenzen in Python8 Minuten
Listen und Tupel in Python6 Minuten
Zeichenketten in Python11 Minuten
Erstellen von Range-Objekten in Python3 Minuten
Erstellen von Wörterbüchern in Python5 Minuten
Zugriff auf Dictionary-Daten in Python4 Minuten
Dictionary Views in Python3 Minuten
Mengen und Mengenoperationen in Python7 Minuten
Listenkomplexe in Python7 Minuten
Generator-Ausdrücke in Python4 Minuten
Generatorfunktionen in Python7 Minuten

6 LektürenInsgesamt 60 Minuten

Schlüsselbegriffe10 Minuten
Lektion Reflexion10 Minuten
Schlüsselbegriffe10 Minuten
Lektion Reflexion10 Minuten
Schlüsselbegriffe10 Minuten
Lektion Reflexion10 Minuten

8 AufgabenInsgesamt 240 Minuten

Grundlegende Python-Konzepte30 Minuten
Sequenz Operationen30 Minuten
Listen und Tupel30 Minuten
Bereich Objekte30 Minuten
Zugriff auf Daten in Wörterbüchern30 Minuten
Mengen und Mengenoperationen30 Minuten
List Comprehensions30 Minuten
Generator Ausdrücke30 Minuten

5 Unbewertete LaboreInsgesamt 300 Minuten

Üben mit Strings in Python60 Minuten
Erstellen von Wörterbüchern in Python60 Minuten
Dictionary Views in Python60 Minuten
Comprehensions und Generatoren in Python60 Minuten
Üben von Essential Python60 Minuten

In diesem Modul werden Sie lernen, wie Sie Daten in einen Pandas DataFrame laden und Anweisungen schreiben, um Spalten und Zeilen aus einem DataFrame auszuwählen. Außerdem werden Sie Vergleichs- und Boolesche Operatoren als Methode zur Auswahl von Daten anwenden.

Das ist alles enthalten

10 Videos7 Lektüren4 Aufgaben8 Unbewertete Labore

10 VideosInsgesamt 63 Minuten

Einführung in Daten in Python: Pandas und Alternativen1 Minute
Erstellen von Pandas DataFrames in Python4 Minuten
Untersuchen von Daten in einem Pandas DataFrame7 Minuten
Auswählen von Daten in einem Pandas DataFrame7 Minuten
Manipulation von Pandas DataFrames5 Minuten
Aktualisieren von Pandas DataFrame-Daten5 Minuten
Anwendung von Funktionen in einem Pandas DataFrame6 Minuten
NumPy-Arrays in Python erstellen16 Minuten
Spark und PySpark DataFrames in Python6 Minuten
Dask DataFrames in Python erstellen7 Minuten

7 LektürenInsgesamt 70 Minuten

Schlüsselbegriffe10 Minuten
Lektion Reflexion10 Minuten
Schlüsselbegriffe10 Minuten
Lektion Reflexion10 Minuten
Schlüsselbegriffe10 Minuten
Polare10 Minuten
Lektion Reflexion10 Minuten

4 AufgabenInsgesamt 120 Minuten

Pandas und Alternativen30 Minuten
NumPy30 Minuten
PySpark30 Minuten
Dask30 Minuten

8 Unbewertete LaboreInsgesamt 480 Minuten

DataFrames erstellen60 Minuten
Daten in DataFrames betrachten60 Minuten
Auswählen von Daten in einem Pandas DataFrame60 Minuten
Manipulation von DataFrames60 Minuten
Daten in einem DataFrame aktualisieren60 Minuten
Anwendung von Funktionen in einem Pandas DataFrame60 Minuten
Manipulieren Sie DataFrames mit Polars, um Erkenntnisse zu gewinnen60 Minuten
Pandas und Alternativen60 Minuten

In dieser Woche lernen Sie die Grundlagen einiger beliebter Entwicklungsumgebungen kennen und wenden sie an, indem Sie Code in Vim und Visual Studio Code schreiben. Außerdem werden Sie lernen, wie Sie Ihren Code in ein Git-Repository einchecken.

Das ist alles enthalten

12 Videos8 Lektüren7 Aufgaben8 Unbewertete Labore

12 VideosInsgesamt 48 Minuten

Einführung in Python-Entwicklungsumgebungen0 Minuten
Einführung in den Vim Normalmodus7 Minuten
Umschalten vom normalen zum Einfüge- und visuellen Modus in Vim5 Minuten
Arbeiten mit der Vim-Kommandozeile7 Minuten
Vim Konfiguration4 Minuten
Einführung in Visual Studio Code2 Minuten
Einrichten von Visual Studio Code3 Minuten
Debuggen von Visual Studio Code3 Minuten
Was ist Versionskontrolle?3 Minuten
Einführung in Git und Git-Konzepte8 Minuten
Versionskontrolle mit GitHub6 Minuten
Zusammenfassung von Python und Pandas für Data Engineering0 Minuten

8 LektürenInsgesamt 80 Minuten

Schlüsselbegriffe10 Minuten
Lektion Reflexion10 Minuten
Schlüsselbegriffe10 Minuten
Lektion Reflexion10 Minuten
Schlüsselbegriffe10 Minuten
Lektion Reflexion10 Minuten
Nächste Schritte10 Minuten
Teilen Sie Ihre Lernerfahrung10 Minuten

7 AufgabenInsgesamt 225 Minuten

Kumulatives Python und Pandas für Data Engineering Quiz45 Minuten
Einfügen und visuelle Modi30 Minuten
Vim Kommandozeilenmodus30 Minuten
Funktionen von Visual Studio Code30 Minuten
Versionskontrolle30 Minuten
Git-Befehle30 Minuten
Gehostetes Git30 Minuten

8 Unbewertete LaboreInsgesamt 480 Minuten

Grundlegende Vim-Befehle60 Minuten
Visual Studio Code erkunden60 Minuten
Visual Studio Code-Debugger60 Minuten
Einrichten und Bereitstellen eines Python-Projekts60 Minuten
Pandas letzte Herausforderung: Lebenserwartung und Glücklichsein60 Minuten
Endgültige Jupyter Sandbox60 Minuten
Endgültige VS Code Sandbox60 Minuten
Endgültige Sandbox Linux Desktop60 Minuten

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Dozenten

Lehrkraftbewertungen

(80 Bewertungen)

Kennedy Behrman

Duke University

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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

5 stars
74,72 %
4 stars
17,68 %
3 stars
3,61 %
2 stars
1,80 %
1 star
2,16 %

Zeigt 3 von 277 an

Geprüft am 9. März 2023

The lessons were laid out well and were easy to follow. I enjoyed how the labs reinforced the material that was covered.

Geprüft am 29. Juni 2022

Good for quick basics of working with bash, github, python, virtual environments and such

Geprüft am 4. Juli 2022

It's all overview tool that need to use for work in data engineer

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Häufig gestellte Fragen

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