University of Colorado Boulder

Spezialisierung „Data Wrangling with Python“

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University of Colorado Boulder

Spezialisierung „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.

Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)

Di Wu

Dozent: Di Wu

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aus 40 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

2 months to complete
unter 10 Stunden pro Woche
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Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

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Was Sie lernen werden

  • 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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Data Cleansing
  • Kategorie: Data Presentation
  • Kategorie: Web Scraping
  • Kategorie: Statistical Visualization
  • Kategorie: Pivot Tables And Charts
  • Kategorie: Data Wrangling
  • Kategorie: Data Integration
  • Kategorie: Data-Driven Decision-Making
  • Kategorie: Exploratory Data Analysis
  • Kategorie: Data Processing
  • Kategorie: Data Preprocessing
  • Kategorie: Statistical Analysis
  • Kategorie: Data Transformation
  • Kategorie: Data Manipulation
  • Kategorie: Data Visualization
  • Kategorie: Matplotlib

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Pandas (Python Package)
  • Kategorie: Seaborn
  • Kategorie: Python Programming
  • Kategorie: NumPy

Wichtige Details

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  • 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.
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Spezialisierung - 5 Kursreihen

Fundamental Tools of Data Wrangling

Fundamental Tools of Data Wrangling

KURS 1, 27 Stunden

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: Python Programming
Kategorie: Data Structures
Kategorie: Data Wrangling
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: NumPy
Kategorie: Pandas (Python Package)
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Data Storage
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Programming Principles
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Computer Programming
Kategorie: Data Presentation
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Numerical Analysis
Kategorie: Data Cleansing
Data Collection and Integration

Data Collection and Integration

KURS 2, 28 Stunden

Was Sie lernen werden

  • 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

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Collection
Kategorie: Data Integration
Kategorie: Pandas (Python Package)
Kategorie: Data Import/Export
Kategorie: SQL
Kategorie: Application Programming Interface (API)
Kategorie: Databases
Kategorie: Web Scraping
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Query Languages
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Extensible Markup Language (XML)
Data Understanding and Visualization

Data Understanding and Visualization

KURS 3, 25 Stunden

Was Sie lernen werden

  • 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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Pandas (Python Package)
Kategorie: Seaborn
Kategorie: Data Visualization Software
Kategorie: Matplotlib
Kategorie: Descriptive Statistics
Kategorie: Correlation Analysis
Kategorie: Plot (Graphics)
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Statistics
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Probability & Statistics
Kategorie: Data-Driven Decision-Making
Kategorie: Data Presentation
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Statistical Visualization
Data Processing and Manipulation

Data Processing and Manipulation

KURS 4, 29 Stunden

Was Sie lernen werden

  • 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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Pivot Tables And Charts
Kategorie: Data Warehousing
Kategorie: Anomaly Detection
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Dimensionality Reduction
Kategorie: Sampling (Statistics)
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Data Wrangling
Data Wrangling with Python Project

Data Wrangling with Python Project

KURS 5, 26 Stunden

Was Sie lernen werden

  • 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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Wrangling
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Data Collection
Kategorie: Pivot Tables And Charts
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Data Validation
Kategorie: Descriptive Statistics
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Data Integration
Kategorie: Data Mining
Kategorie: Statistical Visualization
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Data Quality
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Quality Assurance

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Dozent

Di Wu
University of Colorado Boulder
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Larry W.

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Chaitanya A.

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Häufig gestellte Fragen