University of Colorado Boulder

Spezialisierung „Data Wrangling with Python“

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Spezialisierung „Data Wrangling with Python“

Launch your career in Data Science. By mastering the skills and techniques covered in these courses, students will be better equipped to handle the challenges of real-world data analysis.

Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)

Di Wu

Dozent: Di Wu

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aus 37 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

2 months to complete
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

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Was Sie lernen werden

  • Define techniques and methods for collecting data from various sources including files, web, databases, etc.

  • Identify statistical analysis and visualization techniques that can be used to gain insights into the data.

  • Calculate and apply techniques for data preprocessing such as dealing with missing values, outliers, sampling, normalization, and discretization.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Plot (Graphics)
  • Kategorie: Data Wrangling
  • Kategorie: Data Integration
  • Kategorie: Exploratory Data Analysis
  • Kategorie: Data Cleansing
  • Kategorie: Data Presentation
  • Kategorie: Pivot Tables And Charts
  • Kategorie: Matplotlib
  • Kategorie: Web Scraping
  • Kategorie: Data Manipulation
  • Kategorie: Data Preprocessing
  • Kategorie: Data Transformation
  • Kategorie: Statistical Analysis
  • Kategorie: Data Visualization Software
  • Kategorie: Statistical Visualization
  • Kategorie: Data Visualization

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: NumPy
  • Kategorie: Seaborn
  • Kategorie: Python Programming
  • Kategorie: Pandas (Python Package)

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Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von University of Colorado Boulder.

Spezialisierung - 5 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • You will be able to describe the fundamentals of programming in Python.

  • You will be able to identify data structures for efficient organization and manipulation of data.

  • You will practice using NumPy and Pandas for numerical computing, data manipulation, and analysis.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Python Programming
Kategorie: Data Structures
Kategorie: Data Wrangling
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: NumPy
Kategorie: Pandas (Python Package)
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Scripting
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Programming Principles
Kategorie: Data Transformation

Was Sie lernen werden

  • How to utilize Python and Python packages to collect data from various sources

  • How to integrate data collected from various sources to a unified dataset for further processing and analysis

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Integration
Kategorie: Data Collection
Kategorie: Pandas (Python Package)
Kategorie: SQL
Kategorie: Databases
Kategorie: Application Programming Interface (API)
Kategorie: Data Wrangling
Kategorie: Web Scraping
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: MySQL
Kategorie: Data Import/Export
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Query Languages

Was Sie lernen werden

  • Understand and communicate the various statistical aspects of datasets, including measures of central tendency, variation, location, and correlation.

  • Utilize Pandas for data manipulation and preparation to set the foundation for data visualization.

  • Utilize Matplotlib and Seaborn to create accurate and meaningful data visualizations.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Scatter Plots
Kategorie: Box Plots
Kategorie: Seaborn
Kategorie: Pandas (Python Package)
Kategorie: Correlation Analysis
Kategorie: Descriptive Statistics
Kategorie: Data Visualization Software
Kategorie: Matplotlib
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Statistical Methods
Kategorie: Statistics
Kategorie: Data Presentation
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Statistical Visualization
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Data Storytelling
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Plot (Graphics)
Kategorie: Exploratory Data Analysis

Was Sie lernen werden

  • Understand the importance of data processing and manipulation in the data analysis pipeline.

  • Learn techniques to handle missing values and outliers, data reduction, and data scaling and discretization.

  • Understand the concept of data cube and perform multidimensional aggregation for exploratory analysis.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Warehousing
Kategorie: Dimensionality Reduction
Kategorie: Anomaly Detection
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Sampling (Statistics)
Kategorie: Pivot Tables And Charts
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Feature Engineering

Was Sie lernen werden

  • Initiate and conduct a data wrangling project from raw data to a refined dataset for analysis.

  • Apply data wrangling techniques learned in the specialization to handle real-life data scenarios.

  • Utilize Python libraries and tools effectively for data wrangling tasks. Communicate and present data wrangling results effectively to stakeholders.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Wrangling
Kategorie: Pivot Tables And Charts
Kategorie: Data Integration
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Descriptive Statistics
Kategorie: Data Collection
Kategorie: Data Validation
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Dimensionality Reduction
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Data Mining
Kategorie: Statistical Visualization
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Data Analysis

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Dozent

Di Wu
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