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Spezialisierung für Google Data Analysis with Python

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Spezialisierung für Google Data Analysis with Python

Solve complex data problems with Python.. Learn to frame analysis problems, write Python code, analyze datasets with pandas and NumPy.

Google Career Certificates

TOP-LEHRKRAFT

Bei Coursera Plus enthalten

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen
unter 3 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

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Was Sie lernen werden

  • Learn Python programming fundamentals including syntax, functions, loops, and data structures

  • Apply exploratory data analysis techniques to discover insights and approaches to cleaning real-world datasets

  • Use industry-standard Python libraries (NumPy, pandas) for professional data manipulation workflows

  • Write clean and efficient Python code in Jupyter Notebooks, mastering variables, functions, and data structures

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Computer Programming
  • Kategorie: Data Import/Export
  • Kategorie: Data Processing
  • Kategorie: Statistical Analysis
  • Kategorie: Data Synthesis
  • Kategorie: Data-oriented programming

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!

September 2025

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

  • 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 Google.

Spezialisierung - 6 Kursreihen

Hello, Python!

Hello, Python!

KURS 13 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Explain how Python is used by data professionals

  • Explore basic Python building blocks, including syntax and semantics

  • Use Python's inherent capabilities to explore data effectively with built-in functions and keywords

  • Recognize the uses and benefits of Jupyter Notebook for data work and as a Python environment

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Computer Programming
Kategorie: Data Processing

Was Sie lernen werden

  • Identify best practices for writing clean code such as reusability, modularity, and refactoring.

  • Use comparators and logical operators to compare values.

  • Explain the purpose and logic of conditional statements such as if, else, and elif

  •  Describe how to define Python functions using the def and return keywords

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Computer Programming
Loops and Strings

Loops and Strings

KURS 34 Stunden

Was Sie lernen werden

  • How to manipulate strings using techniques such as concatenating, indexing, slicing, and formatting

  • Purpose and logic of iterative statements such as for loops and while loops

  • Be able to summarize the syntax of the range() function

Data Structures in Python

Data Structures in Python

KURS 46 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Use core NumPy and pandas data structures to store and organize data 

  • Define Python tools such as libraries, packages, modules, and global variables

  • Describe the main features and methods of built-in Python data structures such as lists, tuples, dictionaries, and sets

Explore Raw Data

Explore Raw Data

KURS 57 Stunden

Was Sie lernen werden

  •  Identify ethical issues that may come up during the data “discovering” practice of EDA

  • Using the PACE workflow to understand whether given data is adequate and applicable to a data science project

  • Recognize when and how to communicate status updates and questions to key stakeholders

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Import/Export
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Data Synthesis
Kategorie: Data-oriented programming
Clean Your Data

Clean Your Data

KURS 66 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Explore the EDA practices of cleaning, validating and joining data

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

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.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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Häufig gestellte Fragen