Python and Pandas Foundations for Data Analytics

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Python and Pandas Foundations for Data Analytics

Dozent: Matt Bushby

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3 Module

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

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

6 Stunden zu vervollständigen

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

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Was Sie lernen werden

Explain how Python programming differs from working with spreadsheets and run simple code in Jupyter notebooks.
Load data into Pandas and explain the relationship between DataFrames, Series and indexes.
Generate and interpret summary statistics from tabular data.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Data Storage
Kategorie: Model Training
Kategorie: Descriptive Statistics
Kategorie: Feature Engineering
Kategorie: Data Wrangling
Kategorie: Statistical Methods
Kategorie: Data Import/Export
Kategorie: Data Management
Kategorie: Data Presentation
Kategorie: Data Structures
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Data Dictionary
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Data Mapping

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Scripting Languages
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Pandas (Python Package)
Kategorie: Python Programming

Wichtige Details

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Kürzlich aktualisiert!

November 2026

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3 Zuweisungen¹

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Unterrichtet in Englisch

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In diesem Kurs gibt es 3 Module

Learn how to move from spreadsheets to Python for working with tabular data. This course introduces Python code through Jupyter notebook activities in GitHub Codespaces, helping you understand how a programming workflow differs from working in a spreadsheet.

You will then work with Pandas DataFrames and Series, explore the role of the index, and load data from common file formats. Through practical notebook activities, you will learn how these structures relate to each other and generate summary statistics to understand the data they contain. By the end of the course, you will be able to write and run simple Python code, load tabular data into Pandas, and interpret basic summaries of a dataset.

This topic, you will start to learn to recognise Python code and the differences between spreadsheets and programming languages. Before you start, make sure you have signed up to GitHub Codespaces.

Das ist alles enthalten

1 Video1 Aufgabe7 Plug-ins

1 VideoInsgesamt 11 Minuten

Guidance Video11 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 30 Minuten

Topic Quiz30 Minuten

7 Plug-insInsgesamt 95 Minuten

Overview5 Minuten
1.1 Introduction to Python15 Minuten
1.2 Python: Try it15 Minuten
1.3 Jupyter notebook activity: Writing and running python15 Minuten
1.4 Jupyter notebook activity: Programming concepts15 Minuten
1.5 Concept summary15 Minuten
Conclusion15 Minuten

This topic, you will learn about Data Frames, which provide a structured and intuitive way to handle, manipulate, and analyse data. They also integrate with libraries like Pandas that allow for efficiency when working with data. They are extremely versatile and support a range of different tasks.

Das ist alles enthalten

1 Aufgabe7 Plug-ins

Learners load a synthetic city bike-share dataset from three common file formats (CSV, Excel, and a SQL database) into DataFrames, work with Series and the index, generate and interpret summary statistics, and explain how Python differs from a spreadsheet for this kind of work. The result is a notebook that profiles the data for a non-technical manager.

Das ist alles enthalten

3 Lektüren1 Aufgabe

Dozent

Matt Bushby

Macquarie University

38 Kurse34.423 Lernende

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Larry W.

Lernender seit 2021

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