Data Science Fundamentals Part 1: Unit 3

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Data Science Fundamentals Part 1: Unit 3

Ce cours fait partie de Spécialisation "Data Science Fundamentals, Part 1"

Instructeurs : Pearson

Inclus avec

1 module

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

niveau Débutant

Expérience recommandée

8 heures à compléter

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

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8 heures à compléter

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Ce que vous apprendrez

Master the fundamentals of relational databases and persistent data storage.
Build and optimize ETL pipelines using Python and object-relational mappers.
Apply data validation techniques to ensure data quality and integrity.
Utilize Pandas for effective data exploration, transformation, and statistical analysis.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Manipulation
Catégorie : Data Transformation
Catégorie : Data Cleansing
Catégorie : Data Integrity
Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : Databases
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Database Management
Catégorie : Object-Relational Mapping
Catégorie : Data Validation
Catégorie : Descriptive Statistics
Catégorie : Exploratory Data Analysis
Catégorie : Data Quality
Catégorie : Descriptive Analytics
Catégorie : Extract, Transform, Load
Catégorie : Data Store

Outils que vous découvrirez

Catégorie : Graphical Tools
Catégorie : Data Persistence
Catégorie : Relational Databases
Catégorie : Pandas (Python Package)

Détails à connaître

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Évaluations

3 devoirs

Enseigné en Anglais

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This course explores the fundamentals of relational databases and how to seamlessly map Python data structures to robust database tables using object-relational mappers (ORMs). You'll gain practical experience in building efficient ETL (Extract, Transform, Load) pipelines, ensuring your data is not only accessible but also reliable and persistent. You'll learn about data validation and quality control, leveraging powerful tools like Pandas to explore, clean, and analyze your datasets. By the end of the course, you’ll be equipped to uncover insights, identify biases, and apply best practices in data management.

This module guides learners through essential data handling skills, from storing and persisting data using relational databases and object-relational mappers, to validating, exploring, and transforming data for analysis. Emphasizing practical techniques with tools like Pandas, the lessons cover best practices for querying, managing missing values, and using descriptive statistics and visualizations to understand data quality and distribution. The module provides a systematic approach to the ETL process, equipping students to efficiently prepare data for deeper analytical modeling.

Inclus

28 vidéos3 devoirs

28 vidéosTotal 394 minutes

Topics1 minute
Introduction to Databases with SQLite27 minutes
Inspecting Databases with the SQLite shell13 minutes
The Database Landscape12 minutes
What's in a Schema? Mapping Data Models to Data Tables23 minutes
Introduction to Object Relational Mappers7 minutes
ORMs in Python with peewee19 minutes
Creating and Querying Records with peewee25 minutes
End-to-end ETL in Python9 minutes
Advantages and Disadvantages of ORMs5 minutes
Extract, Transform, Load--Putting It All Together10 minutes
Topics1 minute
Introduction to Exploratory Data Analysis17 minutes
Understanding your Data Quickly with Graphical Tools17 minutes
Inspecting Databases and Building Schemas with peewee20 minutes
Data Quality Checks with peewee18 minutes
Finding Missing Data and Null Values with peewee12 minutes
Dealing with Missing Data11 minutes
EDA for Insight--Describing Data5 minutes
Inspecting Queries and Displaying Results in peewee18 minutes
Groups and Aggregates with peewee14 minutes
Ranking and Sorting Venues20 minutes
SQL Relations and Joins8 minutes
Joins with peewee28 minutes
Querying Across Datasets with Joins26 minutes
Translating peewee to SQL7 minutes
A Visual Introduction to Joins with SQL15 minutes
Data Science Fundamentals Part 1: Sunmary3 minutes

3 devoirsTotal 90 minutes

Storing Data: Persistence with Relational Databases Quiz30 minutes
Validating Data: Provenance and Quality Control Quiz30 minutes
End of Course Assessment30 minutes

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Instructeurs

Pearson

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ETL Testing Basics for Databases
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