When will I have access to the lectures and assignments?

To access the course materials, assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience when you enroll in a course. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid. The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.

What will I get if I subscribe to this Specialization?

When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.

Is financial aid available?

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.

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

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

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

Outils que vous découvrirez

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

Détails à connaître

Certificat partageable

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Évaluations

3 devoirs

Enseigné en Anglais

91% of learners achieved a positive career outcome

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Élaborez votre expertise du sujet

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

Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.

Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a un module dans ce cours

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.

Détails du module

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

Obtenez un certificat professionnel

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