This course focuses on collecting and preprocessing real-world data, moving beyond the clean datasets that learners have encountered in earlier coursework. The core narrative is about handling data as it exists "in the wild" - messy, inconsistent, and coming from various sources.
Data I/O and Preprocessing with Python and SQL
Data I/O and Preprocessing with Python and SQL
Dieser Kurs ist Teil von DeepLearning.AI Data Analytics (berufsbezogenes Zertifikat)
Dozent: Sean Barnes
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
Es dauert 24 Stunden
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16 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihr Fachwissen im Bereich Data Analysis
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung DeepLearning.AI Data Analytics (berufsbezogenes Zertifikat)
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
This module introduces techniques for acquiring data from a wide range of sources, with a focus on web scraping and text processing. You'll begin by exploring how data flows into analysis pipelines and gain hands-on experience using tools like Pandas and Beautiful Soup to extract, clean, and structure data. You'll apply text preprocessing methods to handle missing values and parse HTML. Plus, you’ll consider the ethical implications of scraping data from the web.
Das ist alles enthalten
22 Videos1 Lektüre4 Aufgaben1 Programmieraufgabe3 Unbewertete Labore
This module focuses on acquiring data using APIs, as well as applying numerical cleaning techniques. You’ll learn how to retrieve data from web-based APIs, handle authentication securely, and transform raw JSON responses into usable dataframes. The module also covers techniques for cleaning and preparing numerical data, including scaling, binning, normalization, and outlier handling.
Das ist alles enthalten
17 Videos1 Lektüre4 Aufgaben1 Programmieraufgabe3 Unbewertete Labore
This module introduces the fundamentals of data storage and retrieval using databases and SQL. You’ll learn how data is structured in relational systems; explore core concepts like entities, relationships, and schemas; and gain hands-on experience writing SQL queries. You’ll also explore how to query databases from a Python notebook, as well as how generative AI tools can support SQL-based tasks.
Das ist alles enthalten
15 Videos2 Lektüren4 Aufgaben1 Programmieraufgabe2 Unbewertete Labore
In this module, you’ll expand your SQL skills into data preprocessing, validation, and joins (combining tables). You’ll learn how to use SQL for filtering, conditional logic, and handling missing values, and apply validation techniques using aggregation and grouping. The module also explores different types of joins and demonstrates how to use them to combine and analyze data across multiple tables—especially in real-world scenarios like analyzing sports performance data.
Das ist alles enthalten
17 Videos9 Lektüren4 Aufgaben2 Programmieraufgaben4 Unbewertete Labore
Dozent
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