University of Colorado Boulder
Spécialisation Data Wrangling with Python

Ce spécialisation n'est pas disponible en Français (France)

Nous sommes actuellement en train de le traduire dans plus de langues.
University of Colorado Boulder

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.

Di Wu

Instructeur : Di Wu

1 613 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
4.7

(27 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

2 mois à compléter
at 10 hours a week
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Approfondissez votre connaissance d’un sujet
4.7

(27 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

2 mois à compléter
at 10 hours a week
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme

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.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Data Integration
  • Catégorie : NumPy
  • Catégorie : Pivot Tables And Charts
  • Catégorie : Descriptive Statistics
  • Catégorie : Pandas (Python Package)
  • Catégorie : Data Processing
  • Catégorie : Data Manipulation
  • Catégorie : Data Wrangling
  • Catégorie : Seaborn
  • Catégorie : Data Import/Export
  • Catégorie : Data Visualization
  • Catégorie : Data Cleansing

Détails à connaître

Certificat partageable

Ajouter à votre profil LinkedIn

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

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 - 5 séries de 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 : Web Scraping
Catégorie : Databases
Catégorie : Extensible Markup Language (XML)
Catégorie : Data Manipulation
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Query Languages
Catégorie : Data Import/Export
Catégorie : Data Collection
Catégorie : SQL
Catégorie : Data Cleansing
Catégorie : Data Quality
Catégorie : Pandas (Python Package)
Catégorie : Application Programming Interface (API)
Catégorie : Data Integration

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 Cleansing
Catégorie : Data Quality
Catégorie : Dimensionality Reduction
Catégorie : Exploratory Data Analysis
Catégorie : Sampling (Statistics)
Catégorie : Data Manipulation
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Pivot Tables And Charts
Catégorie : Feature Engineering
Catégorie : Data Warehousing
Catégorie : Anomaly Detection
Catégorie : Data Transformation
Catégorie : Statistical Methods

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 : Data Analysis
Catégorie : Data Manipulation
Catégorie : Box Plots
Catégorie : Descriptive Statistics
Catégorie : Scatter Plots
Catégorie : Data Storytelling
Catégorie : Data-Driven Decision-Making
Catégorie : Correlation Analysis
Catégorie : Histogram
Catégorie : Data Presentation
Catégorie : Exploratory Data Analysis
Catégorie : Seaborn
Catégorie : Pandas (Python Package)
Catégorie : Plot (Graphics)
Catégorie : Matplotlib
Catégorie : Data Visualization
Catégorie : Statistical Analysis
Catégorie : Statistical Methods
Catégorie : Statistics
Catégorie : Data Visualization Software

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 : Data Analysis
Catégorie : Data Validation
Catégorie : Data Manipulation
Catégorie : Data Mining
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Pivot Tables And Charts
Catégorie : Data Collection
Catégorie : Data Cleansing
Catégorie : Data Quality
Catégorie : Dimensionality Reduction
Catégorie : Exploratory Data Analysis
Catégorie : Data Transformation
Catégorie : Data Visualization
Catégorie : Statistical Analysis
Catégorie : Data Integration
Catégorie : Data Wrangling

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 Analysis
Catégorie : Data Manipulation
Catégorie : Programming Principles
Catégorie : Numpy
Catégorie : Data Cleansing
Catégorie : Scripting
Catégorie : Data Quality
Catégorie : Exploratory Data Analysis
Catégorie : Pandas (Python Package)
Catégorie : Data Structures
Catégorie : Data Visualization
Catégorie : Data Transformation
Catégorie : Statistical Analysis
Catégorie : Scripting Languages
Catégorie : Data Integration
Catégorie : Data Wrangling
Catégorie : Python Programming

Obtenez un certificat professionnel

Ajoutez ce titre à votre profil LinkedIn, à votre curriculum vitae ou à votre CV. Partagez-le sur les médias sociaux et dans votre évaluation des performances.

Instructeur

Di Wu
University of Colorado Boulder
21 Cours48 213 apprenants

Offert par

Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Coursera Plus

Ouvrez de nouvelles portes avec Coursera Plus

Accès illimité à 10,000+ cours de niveau international, projets pratiques et programmes de certification prêts à l'emploi - tous inclus dans votre abonnement.

Faites progresser votre carrière avec un diplôme en ligne

Obtenez un diplôme auprès d’universités de renommée mondiale - 100 % en ligne

Rejoignez plus de 3 400 entreprises mondiales qui ont choisi Coursera pour les affaires

Améliorez les compétences de vos employés pour exceller dans l’économie numérique

Foire Aux Questions