This course dives into real-world data sourcing, including making web requests, web scraping, and integrating diverse data types from APIs, files, and databases. You'll learn to parse and structure data in formats like XML and JSON, and leverage object-oriented programming to create robust data models. By the end of the course, you’ll be equipped to efficiently acquire, transform, and prepare data for advanced analysis.
Data Science Fundamentals Part 1: Unit 2
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Data Science Fundamentals Part 1: Unit 2
Ce cours fait partie de Spécialisation Data Science Fundamentals, Part 1
Instructeur : Pearson
Inclus avec 
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niveau DĂ©butant
Expérience recommandée
9 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez Ă votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Master the ETL (Extract, Transform, Load) process for seamless data acquisition and integration.
Acquire practical skills in sourcing data from APIs, web scraping, and managing data lineage.
Parse and transform diverse data formats (XML, JSON) for structured analysis.
Build and apply data models using object-oriented programming to streamline data workflows.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Extensible Markup Language (XML)
- Catégorie : Application Programming Interface (API)
- Catégorie : Data Modeling
- Catégorie : Data Integration
- Catégorie : Data Transformation
- Catégorie : Relational Databases
- Catégorie : Object Oriented Programming (OOP)
- Catégorie : Web Scraping
- Catégorie : Extract, Transform, Load
- Catégorie : Data Processing
- Catégorie : JSON
- Catégorie : Data Pipelines
Détails à connaître
Certificat partageable
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Récemment mis à jour !
août 2025
Évaluations
2 devoirs
Enseigné en Anglais
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Ce cours fait partie de la Spécialisation Data Science Fundamentals, Part 1
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- 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 module guides learners through the foundational steps of the data science process, focusing on data acquisition and transformation. Starting with methods for sourcing and extracting data from various platforms, students learn to manage data lineage and perform web requests. The module then covers parsing and structuring diverse data formats, such as XML and JSON, emphasizing the importance of data transformation and modeling. Through practical exercises, including working with APIs and relational databases, learners gain essential skills in the Extract, Transform, and Load (ETL) pipeline, preparing them for effective data exploration and analysis.
Inclus
27 vidéos2 devoirs
Obtenez un certificat professionnel
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