This specialization covers various essential topics such as fundamental tools, data collection, data understanding, and data preprocessing. This specialization is designed for beginners, with a focus on practical exercises and case studies to reinforce learning. By mastering the skills and techniques covered in these courses, students will be better equipped to handle the challenges of real-world data analysis. The final project will give students an opportunity to apply what they have learned and demonstrate their mastery of the subject.
Spécialisation Data Wrangling with Python
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Spécialisation Data Wrangling with Python
Launch your career in Data Science. By mastering the skills and techniques covered in these courses, students will be better equipped to handle the challenges of real-world data analysis.
Instructeur : Di Wu
1 749 déjà inscrits
Inclus avec 
Approfondissez votre connaissance d’un sujet
(29 avis)
niveau Débutant
Expérience recommandée
2 mois à raison de 10 heures par semaine
Planning flexible
Obtenir une qualification professionnelle
Partagez votre expertise avec les employeurs
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Ce que vous apprendrez
Define techniques and methods for collecting data from various sources including files, web, databases, etc.
Identify statistical analysis and visualization techniques that can be used to gain insights into the data.
Calculate and apply techniques for data preprocessing such as dealing with missing values, outliers, sampling, normalization, and discretization.
Vue d'ensemble
Compétences que vous acquerrez
Outils que vous découvrirez
Ce qui est inclus
Certificat partageable
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Enseigné en Anglais
32 exercices pratiques
Améliorez votre expertise en la matière
- Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
- Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
- Développez une compréhension approfondie de concepts clés
- Obtenez un certificat professionnel auprès de University of Colorado Boulder
Spécialisation - série de 5 cours
Ce que vous apprendrez
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.
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Python Programming
Catégorie : Data Structures
Catégorie : Data Wrangling
Catégorie : NumPy
Catégorie : Data Manipulation
Catégorie : Pandas (Python Package)
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Data Cleansing
Catégorie : Data Transformation
Catégorie : Programming Principles
Catégorie : Data Integration
Catégorie : Scripting
Catégorie : Statistical Analysis
Catégorie : Data Quality
Catégorie : Exploratory Data Analysis
Ce que vous apprendrez
How to utilize Python and Python packages to collect data from various sources
How to integrate data collected from various sources to a unified dataset for further processing and analysis
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Data Collection
Catégorie : Pandas (Python Package)
Catégorie : Data Integration
Catégorie : SQL
Catégorie : Databases
Catégorie : Application Programming Interface (API)
Catégorie : Data Import/Export
Catégorie : Web Scraping
Catégorie : Query Languages
Catégorie : Extensible Markup Language (XML)
Catégorie : Data Cleansing
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Data Quality
Catégorie : Data Manipulation
Ce que vous apprendrez
Understand and communicate the various statistical aspects of datasets, including measures of central tendency, variation, location, and correlation.
Utilize Pandas for data manipulation and preparation to set the foundation for data visualization.
Utilize Matplotlib and Seaborn to create accurate and meaningful data visualizations.
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Scatter Plots
Catégorie : Seaborn
Catégorie : Box Plots
Catégorie : Correlation Analysis
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Matplotlib
Catégorie : Data Visualization Software
Catégorie : Descriptive Statistics
Catégorie : Pandas (Python Package)
Catégorie : Data Visualization
Catégorie : Statistics
Catégorie : Statistical Analysis
Catégorie : Statistical Methods
Catégorie : Exploratory Data Analysis
Catégorie : Data Manipulation
Catégorie : Statistical Visualization
Catégorie : Plot (Graphics)
Catégorie : Python Programming
Catégorie : Data Presentation
Catégorie : Data Storytelling
Ce que vous apprendrez
Understand the importance of data processing and manipulation in the data analysis pipeline.
Learn techniques to handle missing values and outliers, data reduction, and data scaling and discretization.
Understand the concept of data cube and perform multidimensional aggregation for exploratory analysis.
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Pivot Tables And Charts
Catégorie : Data Warehousing
Catégorie : Sampling (Statistics)
Catégorie : Anomaly Detection
Catégorie : Data Cleansing
Catégorie : Dimensionality Reduction
Catégorie : Data Transformation
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Exploratory Data Analysis
Catégorie : Data Manipulation
Catégorie : Feature Engineering
Catégorie : Data Quality
Ce que vous apprendrez
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.
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Data Wrangling
Catégorie : Data Transformation
Catégorie : Pivot Tables And Charts
Catégorie : Data Cleansing
Catégorie : Data Manipulation
Catégorie : Data Collection
Catégorie : Exploratory Data Analysis
Catégorie : Data Integration
Catégorie : Dimensionality Reduction
Catégorie : Data Validation
Catégorie : Data Quality
Catégorie : Statistical Visualization
Catégorie : Data Mining
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Statistical Analysis
Catégorie : Data Visualization
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Larry W.
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Foire Aux Questions
It will take about 2 months to complete this Specialization.
Learners are expected to have a mastery of the fundamentals of Python programming and statistics.
It is recommended to complete the courses in this Specialization sequentially.
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