In diesem ersten Kurs der Specialization Python, Bash and SQL Essentials for Data Engineering lernen Sie, wie Sie eine versionskontrollierte Python-Arbeitsumgebung einrichten, die Bibliotheken von Drittanbietern nutzen kann. Sie werden lernen, Python und die leistungsstarke Pandas-Bibliothek für die Datenanalyse und -manipulation zu verwenden. Außerdem erhalten Sie eine Einführung in Vim und Visual Studio Code, zwei beliebte Tools zum Schreiben von Software. Dieser Kurs ist für Anfänger und Fortgeschrittene geeignet, um mit der Umwandlung und Manipulation von Daten als Dateningenieur zu beginnen.
Python und Pandas für Data Engineering
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Python und Pandas für Data Engineering
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Python, Bash und SQL Grundlagen für Data Engineering
Dozenten: Kennedy Behrman
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4.6
(215 Bewertungen)
Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
Flexibler Zeitplan
Ca. 51 Stunden
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96%
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Was Sie lernen werden
Einrichten einer bereitgestellten Python-Projektumgebung
Pandas-Bibliotheken zum Lesen und Schreiben von Daten in Datenstrukturen und Dateien verwenden
Verwenden Sie Vim und Visual Studio Code, um Python-Code zu schreiben
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Datenstruktur
- Kategorie: Vim
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: Visual Studio Code
- Kategorie: Pandas
Wichtige Details
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25 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
In diesem Modul lernen Sie, wie Sie eine isolierte Python-Umgebung mit Bibliotheken von Drittanbietern einrichten und sie anwenden, indem Sie eine virtuelle Umgebung mit Pandas und Jupyter einrichten.
Das ist alles enthalten
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12 Videos6 Lektüren8 Aufgaben5 Unbewertete Labore
In diesem Modul werden Sie lernen, wie Sie Daten in einen Pandas DataFrame laden und Anweisungen schreiben, um Spalten und Zeilen aus einem DataFrame auszuwählen. Außerdem werden Sie Vergleichs- und Boolesche Operatoren als Methode zur Auswahl von Daten anwenden.
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10 Videos7 Lektüren4 Aufgaben8 Unbewertete Labore
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12 Videos7 Lektüren7 Aufgaben8 Unbewertete Labore
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Lehrkraftbewertungen
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Empfohlen, wenn Sie sich für Datenanalyse interessieren
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Felipe M.
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Jennifer J.
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Larry W.
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Chaitanya A.
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Geprüft am 29. Juni 2022
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Geprüft am 15. Aug. 2022
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Geprüft am 3. Jan. 2024
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