This specialization covers various essential topics such as fundamental tools, data collection, data understanding, and data preprocessing. This specialization is designed for beginners, with a focus on practical exercises and case studies to reinforce learning. By mastering the skills and techniques covered in these courses, students will be better equipped to handle the challenges of real-world data analysis. The final project will give students an opportunity to apply what they have learned and demonstrate their mastery of the subject.
Spezialisierung für Data Wrangling with Python
Spezialisierung für 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.
Dozent: Di Wu
Bei 
enthalten
Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
(31 Bewertungen)
Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
2 Monate bei 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
Verdienen Sie sich einen beruflichen Leistungsnachweis
Teilen Sie Ihr Fachwissen mit Arbeitgebern
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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.
Überblick
Kompetenzen, die Sie erwerben
Werkzeuge, die Sie lernen werden
Was ist inbegriffen?
Zertifikat zur Vorlage
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Unterrichtet in Englisch
32 Praxisübungen
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
Python Programming, Data Structures, Data Wrangling, NumPy, Pandas (Python Package), Data Manipulation, Data Quality, Data Cleansing, Statistical Analysis, Data Integration, Data Analysis, Data Transformation, Programming Principles, Scripting und Exploratory Data Analysis
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
Data Collection, Pandas (Python Package), Data Integration, Databases, Application Programming Interface (API), SQL, Web Scraping, Data Import/Export, Data Processing, Data Quality, Data Manipulation, Extensible Markup Language (XML), Query Languages und Data Cleansing
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
Scatter Plots, Pandas (Python Package), Box Plots, Seaborn, Matplotlib, Data Visualization Software, Descriptive Statistics, Correlation Analysis, Statistics, Plot (Graphics), Data Presentation, Statistical Methods, Data Manipulation, Data Storytelling, Data Analysis, Statistical Visualization, Statistical Analysis, Exploratory Data Analysis, Python Programming und Data Visualization
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
Pivot Tables And Charts, Data Warehousing, Dimensionality Reduction, Data Cleansing, Anomaly Detection, Sampling (Statistics), Feature Engineering, Data Transformation, Exploratory Data Analysis, Data Quality, Data Manipulation und Data Processing
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
Data Wrangling, Dimensionality Reduction, Data Transformation, Data Collection, Exploratory Data Analysis, Data Integration, Data Cleansing, Pivot Tables And Charts, Data Validation, Data Mining, Data Manipulation, Statistical Analysis, Data Analysis, Data Quality, Data Processing, Statistical Visualization und Data Visualization
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
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Dozent
Vergleich mit ähnlichen Produkten
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Häufig gestellte Fragen
It will take about 2 months to complete this Specialization.
Learners are expected to have a mastery of the fundamentals of Python programming and statistics.
It is recommended to complete the courses in this Specialization sequentially.
Weitere Fragen
Finanzielle Unterstützung verfügbar,