Duke University
Pandas for Data Science

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Duke University

Pandas for Data Science

Genevieve M. Lipp
Nick Eubank
Kyle Bradbury

Dozenten: Genevieve M. Lipp

Bei Coursera Plus enthalten

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

Empfohlene Erfahrung

Es dauert 41 Stunden
3 Wochen bei 13 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Anfänger

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Es dauert 41 Stunden
3 Wochen bei 13 Stunden pro Woche
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Was Sie lernen werden

  • How and when to leverage the Pandas library for your data science projects

  • Best practices for cleaning, manipulating, and optimizing data with Pandas

Wichtige Details

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9 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

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In diesem Kurs gibt es 4 Module

This module, you will learn how to read data from files into your python program, and write that corresponding data to a file. We’ll be working primarily with string-type data in this unit and will give special attention to the way that python handles strings. Additionally we’ll go over some basic debugging in python using exception traces, and you’ll leverage these to create your own python program that is capable of reading and writing to a file.

Das ist alles enthalten

5 Videos7 Lektüren3 Aufgaben3 Programmieraufgaben

This module, you’ll learn how to begin to utilize Pandas, one of the most commonly used libraries in Data Science with python. Pandas is predominantly used for working with tabular data. By the end of this module you’ll be able to identify the hallmarks and quirks of working with tabular data, describe the benefits and limitations of using Pandas, and be able to perform some basic data manipulation techniques in Pandas.

Das ist alles enthalten

1 Video9 Lektüren2 Aufgaben3 Unbewertete Labore

This Module, you will learn how to perform basic file operations in Pandas, as well as how to clean up large datasets. You’ll learn to read and write from common tabular file formats, and Pandas-specific intricacies for working with that data. Additionally, you’ll learn best practices for cleaning your data.

Das ist alles enthalten

1 Video13 Lektüren3 Aufgaben4 Unbewertete Labore

This module you will learn how to combine datasets from different sources. Pandas has different methods of combining data depending on your preferred outcome, and you’ll be able to differentiate between when to use each kind. Additionally, we’ll go over computationally efficient ways of querying your data, which, while similar to selecting data via subsetting in its outcomes, has a distinct set of advantages.

Das ist alles enthalten

1 Video11 Lektüren1 Aufgabe5 Unbewertete Labore

Dozenten

Genevieve M. Lipp
Duke University
10 Kurse264.504 Lernende

von

Duke University

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