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
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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
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(29 Bewertungen)
Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
2 Monate bei 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
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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?
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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
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Data Structures
Kategorie: Data Wrangling
Kategorie: Pandas (Python Package)
Kategorie: NumPy
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Data Integration
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Programming Principles
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Scripting
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
Kategorie: Data Collection
Kategorie: Pandas (Python Package)
Kategorie: Data Integration
Kategorie: Application Programming Interface (API)
Kategorie: Data Import/Export
Kategorie: Databases
Kategorie: SQL
Kategorie: Web Scraping
Kategorie: Extensible Markup Language (XML)
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Query Languages
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
Kategorie: Seaborn
Kategorie: Scatter Plots
Kategorie: Descriptive Statistics
Kategorie: Correlation Analysis
Kategorie: Data Visualization Software
Kategorie: Pandas (Python Package)
Kategorie: Box Plots
Kategorie: Matplotlib
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Data Storytelling
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Data Presentation
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Plot (Graphics)
Kategorie: Statistical Methods
Kategorie: Statistics
Kategorie: Data-Driven Decision-Making
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
Kategorie: Data Warehousing
Kategorie: Pivot Tables And Charts
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Anomaly Detection
Kategorie: Sampling (Statistics)
Kategorie: Dimensionality Reduction
Kategorie: Statistical Methods
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Feature Engineering
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Data Transformation
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
Kategorie: Data Wrangling
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Data Collection
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Pivot Tables And Charts
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Data Validation
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Data Integration
Kategorie: Dimensionality Reduction
Kategorie: Statistical Visualization
Kategorie: Data Mining
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Data Quality
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Dozent
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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
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