Data Cleaning, Transformation, and Manipulation

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Data Cleaning, Transformation, and Manipulation

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Was Sie lernen werden

Assemble analysis-ready tables with SQL joins and Python filtering.
Engineer clean numeric features with transforms, scaling, and standardization.
Prepare modeling-ready datasets: impute, encode, scale, and select features.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Dimensionality Reduction
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Feature Engineering
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Data Wrangling
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Data Integration

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Pandas (Python Package)

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Juli 2026

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In diesem Kurs gibt es 5 Module

In Data Cleaning, Transformation, and Manipulation, you’ll learn to turn messy data into analysis- and modeling-ready datasets using Python (pandas) and SQL. This is a skill-based path organized around real workplace tasks. Each module mirrors responsibilities you see in job descriptions and focuses on the exact steps you’ll perform on the job.

You’ll begin with a quick skills check, then personalize your journey: double down on new topics, or skip what you already know. For each skill, you’ll review concise lessons curated from expert instructors with explanations and demos for filtering and subsetting, joins and merges, feature engineering, normalization, encoding, imputation, scaling, and feature selection. Then you will prove your skills in job-task assessments. By the end, you can assemble analysis-ready tables, engineer clean numeric features, and prepare a modeling-ready feature set for predictive modeling. These capabilities support roles like Data Analyst, Analytics Engineer, Business Intelligence Analyst, Data Scientist, or Machine Learning Engineer and help you handle everyday tasks such as combining datasets, cleaning and transforming columns, and delivering ready-to-train features.

Start here to learn how this skill-based course works and find your recommended starting point. You’ll take a short, ungraded diagnostic to check your current skills, then decide whether to go directly to the graded skill assessments or review targeted learning content first.

Das ist alles enthalten

1 Lektüre4 Aufgaben

1 LektüreInsgesamt 10 Minuten

Start Here: How This Skill-Based Course Works10 Minuten

4 AufgabenInsgesamt 90 Minuten

Skill Diagnostic: Find Your Recommended Starting Point5 Minuten
Skill Assessment Task 1: Assemble an analysis-ready table30 Minuten
Skill Assessment Task 2: Engineer clean numeric features50 Minuten
Skill Assessment Task 3: Prepare a modeling-ready feature set5 Minuten

Use this module to build the skills for the job task Assemble an Analysis-Ready Table. You'll learn how to apply filtering and subsetting techniques to isolate the records you need in Python, and how to apply merging and joining operations in SQL to combine multiple datasets into a single analysis-ready table. Review the lessons that match the skills you want to strengthen before completing the related graded assessment.

Das ist alles enthalten

3 Videos1 Lektüre3 Aufgaben2 Unbewertete Labore

3 VideosInsgesamt 19 Minuten

Introduction to Pandas 4 Minuten
Data Frames and Series 7 Minuten
Selecting and Filtering 8 Minuten

1 LektüreInsgesamt 10 Minuten

Recap10 Minuten

3 AufgabenInsgesamt 80 Minuten

Applying Python for Data Analysis20 Minuten
Knowledge Check: SQL Fundamentals Review30 Minuten
Practice Your Skills: Assemble an analysis-ready table30 Minuten

2 Unbewertete LaboreInsgesamt 120 Minuten

Ungraded Lab: Joins Practice Lab60 Minuten
Ungraded Lab: Optimized SQL Join Generation Lab60 Minuten

Use this module to build the skills for the job task Engineer Clean Numeric Features. You'll learn how to apply data transformation operations to derive new columns from existing data and how to apply normalization techniques such as min-max scaling and z-score standardization to put numeric features on a comparable scale for machine learning. Review the lessons that match the skills you want to strengthen before completing the related graded assessment.

Das ist alles enthalten

6 Videos1 Lektüre3 Aufgaben1 Unbewertetes Labor

6 VideosInsgesamt 26 Minuten

Handling Missing Data 5 Minuten
Data Cleaning and Preparation 6 Minuten
Data Manipulation 5 Minuten
Why Feature Scaling Matters in Machine Learning5 Minuten
Scaling Your Data: Normalization with Min-Max Scaler3 Minuten
Standardization with Z-Score Scaling + Impact on Model Performance3 Minuten

1 LektüreInsgesamt 6 Minuten

What Is Feature Scaling and Why It Matters in Machine Learning6 Minuten

3 AufgabenInsgesamt 75 Minuten

Your Turn! Practice Assignment 30 Minuten
Knowledge Check: Feature Scaling Key Concepts15 Minuten
Practice Your Skills: Engineer clean numeric features30 Minuten

1 Unbewertetes LaborInsgesamt 60 Minuten

Scaling Features for a Loan Approval Model60 Minuten

Use this module to build the skills for the job task Prepare a Modeling-Ready Feature Set. You'll learn how to develop and prepare a complete feature set for predictive modeling, including handling missing data, encoding categorical variables, scaling numeric features, and selecting or reducing features so that the final dataset is ready to train a model. Review the lessons that match the skills you want to strengthen before completing the related graded assessment.

Das ist alles enthalten

8 Videos3 Lektüren2 Aufgaben3 Unbewertete Labore

8 VideosInsgesamt 36 Minuten

Why Data Preprocessing & Feature Engineering Matter So Much3 Minuten
Why Missing Data Breaks Models: The Problem in Action4 Minuten
How Missing Data Affects Model Accuracy — and What to Do About It5 Minuten
Why ML Models Can't Handle Raw Categorical Data5 Minuten
Types of Categorical Variables and How to Encode Them3 Minuten
Label Encoding and Model Performance Comparison5 Minuten
Why Feature Scaling Matters in Machine Learning5 Minuten
Applying Feature Selection & PCA in Python5 Minuten

3 LektürenInsgesamt 28 Minuten

How to Handle Missing Data in ML Pipelines8 Minuten
Why We Encode Categorical Data in Machine Learning10 Minuten
Why and How We Select the Right Features10 Minuten

2 AufgabenInsgesamt 60 Minuten

Data Preprocessing & Feature Engineering Mastery30 Minuten
Practice Your Skills: Prepare a modeling-ready feature set30 Minuten

3 Unbewertete LaboreInsgesamt 180 Minuten

Cleaning a Customer Purchase Dataset60 Minuten
Transforming Categorical Data for a Salary Prediction Model60 Minuten
Reducing Features for a House Price Prediction Model60 Minuten

Review the skills you practiced and demonstrated in this course, then prepare to describe them in career-relevant ways. You’ll also explore recommended skill paths that can help you continue building related job-ready skills.

Das ist alles enthalten

2 Lektüren

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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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Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

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