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.
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
Instructeur : Pearson
Inclus avec 
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niveau DĂ©butant
Expérience recommandée
8 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez Ă votre propre rythme
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 Processing
- Catégorie : Data Cleansing
- Catégorie : Database Management
- Catégorie : Exploratory Data Analysis
- Catégorie : Data Validation
- Catégorie : Extract, Transform, Load
- Catégorie : Data Manipulation
- Catégorie : Data Analysis
- Catégorie : Relational Databases
- Catégorie : Descriptive Statistics
- Catégorie : Data Pipelines
- Catégorie : Pandas (Python Package)
- Catégorie : Data Integrity
- Catégorie : Databases
- Catégorie : Data Quality
- Catégorie : SQL
- Catégorie : Data Transformation
- Catégorie : Object-Relational Mapping
- Catégorie : Data Storage Technologies
Détails à connaître
Certificat partageable
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Récemment mis à jour !
août 2025
Évaluations
3 devoirs
Enseigné en Anglais
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Ce cours fait partie de la Spécialisation Data Science Fundamentals, Part 1
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- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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Il y a un module dans ce cours
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
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