The "Data Wrangling Project" course provides students with an opportunity to apply the knowledge gained throughout the specialization in a real-life data wrangling project of their interest. Participants will follow the data wrangling pipeline step by step, from identifying data sources to processing and integrating data, to achieve a fine dataset ready for analysis. This course enables students to gain hands-on experience in the data wrangling process and prepares them to handle complex data challenges in real-world scenarios.
Data Wrangling with Python Project
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Data Wrangling with Python Project
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Data Wrangling with Python
Dozent: Di Wu
Bei 
enthalten
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Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
Es dauert 25 Stunden
3 Wochen bei 8 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
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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: Python Libraries
- Kategorie: Data Manipulation
- Kategorie: Data Visualization
- Kategorie: Data Mining
Wichtige Details
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5 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
In this introductory week, you will gain an understanding of the data wrangling pipeline, which serves as a structured approach to transform raw data into a cleaned and organized dataset for analysis. You will learn the key stages involved in the pipeline, setting the foundation for the rest of the course.
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3 Lektüren1 Aufgabe
In this week, you will learn how to identify and define the scope and objectives of your data wrangling project. You will explore various data sources, understand their structure, and assess the suitability of each source for the project.
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3 Lektüren1 Aufgabe
This week covers the data collection and integration stage of the data wrangling process. You will learn techniques for data collection, validate the collected data, and integrate data from multiple sources.
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3 Lektüren1 Aufgabe
This week focuses on gaining a comprehensive understanding of the dataset through statistical analysis and data visualization. You will learn how to perform descriptive statistics, create informative visualizations, and conduct exploratory data analysis (EDA).
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3 Lektüren1 Aufgabe
In this week, you will delve into essential data processing and manipulation techniques. You will learn how to handle missing values, detect and handle outliers, perform data sampling and dimensionality reduction, apply data scaling and discretization, and explore data cubes and pivot tables.
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9 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema
Dozent
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Häufig gestellte Fragen
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