University of Colorado Boulder
Spezialisierung Data Wrangling with Python

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University of Colorado Boulder

Spezialisierung 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.

Di Wu

Dozent: Di Wu

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4.7

(27 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

2 months to complete
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

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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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Data Visualization
  • Kategorie: Data Integration
  • Kategorie: Web Scraping
  • Kategorie: Plot (Graphics)
  • Kategorie: Descriptive Statistics
  • Kategorie: NumPy
  • Kategorie: Data Manipulation
  • Kategorie: Data Import/Export
  • Kategorie: Data Cleansing
  • Kategorie: Data Wrangling
  • Kategorie: Pivot Tables And Charts
  • Kategorie: Pandas (Python Package)

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Unterrichtet in Englisch

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  • 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: NumPy
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Pandas (Python Package)
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Data Integration
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Scripting
Kategorie: Programming Principles
Kategorie: Data Transformation

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: SQL
Kategorie: Databases
Kategorie: Web Scraping
Kategorie: Data Import/Export
Kategorie: Extensible Markup Language (XML)
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Query Languages
Kategorie: Data Cleansing

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: Histogram
Kategorie: Scatter Plots
Kategorie: Pandas (Python Package)
Kategorie: Descriptive Statistics
Kategorie: Box Plots
Kategorie: Data Visualization Software
Kategorie: Matplotlib
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Correlation Analysis
Kategorie: Plot (Graphics)
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Data Storytelling
Kategorie: Data-Driven Decision-Making
Kategorie: Statistics
Kategorie: Data Presentation
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Statistical Methods
Kategorie: Data Manipulation

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: Sampling (Statistics)
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Anomaly Detection
Kategorie: Dimensionality Reduction
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Statistical Methods
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: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Pivot Tables And Charts
Kategorie: Data Collection
Kategorie: Data Validation
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Dimensionality Reduction
Kategorie: Data Integration
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Data Analysis

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Dozent

Di Wu
University of Colorado Boulder
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Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
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„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
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Häufig gestellte Fragen