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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Bei Coursera Plus enthalten

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
4.7

(27 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

2 Monate
Pro Woche 10 Stunden
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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(27 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

2 Monate
Pro Woche 10 Stunden
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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 Manipulation
  • Kategorie: Data Import/Export
  • Kategorie: Pivot Tables And Charts
  • Kategorie: Data Visualization
  • Kategorie: Pandas (Python Package)
  • Kategorie: NumPy
  • Kategorie: Data Cleansing
  • Kategorie: Descriptive Statistics
  • Kategorie: Data Wrangling
  • Kategorie: Matplotlib
  • Kategorie: Data Integration
  • Kategorie: Seaborn

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Unterrichtet in Englisch

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  • 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 Analysis
Kategorie: Programming Principles
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Scripting
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Data Integration

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

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

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: Sampling (Statistics)
Kategorie: Dimensionality Reduction
Kategorie: Anomaly Detection
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Feature Engineering
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Statistical Methods
Kategorie: Exploratory Data Analysis

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 Transformation
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Data Validation
Kategorie: Data Collection
Kategorie: Data Integration
Kategorie: Pivot Tables And Charts
Kategorie: Dimensionality Reduction
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Data Processing

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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.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
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Häufig gestellte Fragen