University of Colorado Boulder
Fundamental Tools of Data Wrangling

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University of Colorado Boulder

Fundamental Tools of Data Wrangling

Di Wu

Dozent: Di Wu

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.6

(13 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

Es dauert 26 Stunden
3 Wochen bei 8 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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4.6

(13 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

Es dauert 26 Stunden
3 Wochen bei 8 Stunden pro Woche
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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: Data Structure
  • Kategorie: Ipython
  • Kategorie: Python Programming
  • Kategorie: Numpy
  • Kategorie: Pandas

Wichtige Details

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10 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Data Wrangling with Python
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  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 5 Module

This week provides an introduction to the Python programming language, covering fundamental concepts and practical applications. You will gain a solid understanding of Python's syntax and semantics, enabling you to write efficient and concise code. We will also cover essential topics such as basic variables and operations, flow control structures, functions, and the utilization of external packages to enhance Python's capabilities.

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4 Videos7 Lektüren3 Aufgaben

The "Data Structures" week provides you with a comprehensive understanding of commonly used data structures for efficient organization and manipulation of data. You will explore various data structures, including strings, lists, sets, and dictionaries. Through theoretical explanations and practical examples, you will grasp the advantages of using each data structure and learn the fundamental operations associated with them.

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4 Videos7 Lektüren4 Aufgaben

The "NumPy" week serves as an introduction to the fundamental concepts and practical applications of NumPy, a powerful library for numerical computing in Python. You will gain insights into the advantages of utilizing NumPy for efficient data manipulation and mathematical operations. The week will cover the underlying data structure of NumPy arrays and guide students through basic array operations, including accessing and manipulation. Moreover, you will delve into advanced operations, such as masking and filtering, to perform complex data manipulations effectively.

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3 Videos4 Lektüren1 Aufgabe

The "Pandas" week provides you with a comprehensive introduction to Pandas, a powerful and widely used library for data manipulation and analysis in Python. You will explore the advantages of using Pandas for handling structured data efficiently. The week will cover the underlying data structure of Pandas, namely DataFrames and Series, and guide you through basic data operations, including accessing and manipulation. Moreover, you will delve into advanced data manipulations, such as masking, filtering, aggregating, pivot tables, and more, to effectively analyze and transform datasets.

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3 Videos4 Lektüren1 Aufgabe

The "Case Study" week offers you the opportunity to apply the knowledge you have gained throughout the course in a practical simulation case study. Through hands-on exercises and real-world scenarios, you will use Python and relevant packages to create a dummy dataset, mimicking a real dataset they might encounter in data analysis or scientific research. Throughout the case study, you will face challenges commonly encountered in real-world data analysis and will be encouraged to employ critical thinking and problem-solving skills to overcome them. This practical exercise will not only consolidate their understanding of Python and relevant packages but also foster a deeper appreciation for the importance of data preparation and analysis in various domains.

Das ist alles enthalten

1 Lektüre1 Aufgabe

Dozent

Di Wu
University of Colorado Boulder
15 Kurse38.863 Lernende

von

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