Corso: È un corso solido. La struttura è logica e la maggior parte degli esempi sono stati utili.
Fondamenti di Data Wrangling e Pulizia dei Dati con Python
Impara a pulire, trasformare e rimodellare set di dati disordinati del mondo reale usando Pandas e NumPy per prepararli per un'analisi accurata.
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Informazioni sul corso
I dati grezzi del mondo reale sono raramente puliti o pronti per un'analisi immediata. Per estrarre intuizioni significative, devi prima padroneggiare l'arte di preparare, pulire e strutturare i tuoi set di dati. Questo corso basato su testo ti guida attraverso i flussi di lavoro essenziali del data wrangling usando Python, facendoti passare dalla gestione di dati caotici e disordinati alla scrittura di pipeline di preparazione pulite e riproducibili.
Lavorando attraverso spiegazioni pratiche e scritte ed esempi di codice strutturati, svilupperai la fiducia necessaria per manipolare dati di qualsiasi forma o dimensione. Imparerai a identificare le incoerenze, a ristrutturare le tabelle e ad assicurarti che i tuoi dati siano altamente accurati e pronti per la modellazione o la visualizzazione a valle.
Cosa imparerai:
- Comprendere le strutture dati fondamentali usando gli array NumPy e i DataFrame Pandas.
- Pulire set di dati disordinati identificando i valori mancanti, rimuovendo i duplicati e correggendo i tipi di dati.
- Filtrare, raggruppare e aggregare i dati per estrarre intuizioni specifiche e altamente pertinenti.
- Rimodellare e unire più set di dati usando operazioni di join, concatenazione e pivot.
- Applicare le moderne pratiche di dati Python, inclusa la concatenazione di metodi e l'utilizzo di tipi di dati backend efficienti.
- Manipolare dati di serie temporali con ricampionamento e indicizzazione basata sul tempo.
Il corso inizia con la terminologia chiave e i concetti fondamentali della struttura dei dati prima di passare, passo dopo passo, a tecniche pratiche di pulizia, trasformazione e ristrutturazione. Leggerai spiegazioni dettagliate, analizzerai chiari frammenti di codice e completerai esercizi scritti per consolidare le tue abilità.
Questo corso è interamente progettato per principianti che desiderano lavorare con i dati. Non è richiesta alcuna esperienza precedente in data science, sebbene una familiarità di base con la sintassi introduttiva di Python sia utile.
Inizia oggi stesso a costruire set di dati puliti e affidabili per i tuoi progetti di dati.
Cosa otterrai
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ha dimostrato con successo la padronanza di
Fondamenti di Data Wrangling e Pulizia dei Dati con Python
Competenze dimostrate
✓
Analisi dei modelli comportamentali
Fondamentale
1.2 h
✓
Framework di architettura decisionale
Competente
1.4 h
✓
Progettazione di test A/B
Competente
1.7 h
✓
Copywriting comportamentale
Avanzato
1.9 h
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PickAClass — Nome Cognome
Fondamenti di Data Wrangling e Pulizia dei Dati con Python
Pagina 2 di 2
Dettaglio prestazioni
Riepilogo del corso
Lezioni completate
14 / 14
Domande di pratica
26 / 28
Compiti consegnati
4 (media 4,5 / 5)
Progetto finale
Valutato — 4,6 / 5
Pratica totale
6.2 h
Benchmark di prestazione
Posizione nella coorte
Top 12% su 1,625
Tempo al completamento
11 giorni (mediana: 22)
Punteggio di padronanza
91 / 100
Punteggio domande di pratica
94%
Verifica della competenza
Percorso di competenza verificato
Recensioni (11)
Potrebbe beneficiare di esempi più diversi e di un flusso leggermente migliore tra i moduli.
Hmm, non sono sicuro che questo sia l'ideale per i principianti.Alcuni concetti sono stati oscurati e gli esempi non erano sempre chiari.
Corso: Ho apprezzato i passaggi chiari, anche se alcuni dei moduli successivi avrebbero potuto utilizzare più esempi.
Corso: La struttura era logica, ma avrei voluto che ci fosse stata più pratica pratica oltre agli esempi di base.
Corso: Fantastica esperienza di apprendimento. Il ritmo era perfetto e gli esempi hanno davvero consolidato i concetti.
Corso: Contenuto solido e presentato in modo chiaro. Ho apprezzato le applicazioni del mondo reale mostrate.
Corso: ITIL 4 - ITIL 4 - ITIL 4 Gli esempi non erano sempre i più rilevanti, rendendo difficile rimanere impegnati attraverso alcuni dei moduli.
Hmm, non sono sicuro di questo. Gli esempi erano ok, ma la struttura generale sembrava un po 'disconnessa.
È una discreta introduzione, ma potrebbero servire alcuni esempi più concreti per consolidare i concetti.
Hmm, non sono sicuro che questo sia per principianti assoluti. Assume un po 'di conoscenza precedente che non è stata insegnata esplicitamente.
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Domande frequenti
Cosa serve per seguire questo corso? +
Basta un telefono o un computer con internet. Niente installazioni, nessun hardware speciale.
Come si paga? +
Con carta via Stripe. Non conserviamo i dati della carta — Stripe li gestisce in sicurezza.
Posso ottenere un rimborso? +
Sì — rimborso completo entro 14 giorni, senza domande.
Per quanto tempo avrò accesso? +
Per sempre. Una volta acquistato, il corso è tuo e puoi rivederlo quando vuoi.
Riceverò un certificato? +
Sì. Al completamento riceverai un certificato da aggiungere al tuo profilo LinkedIn.
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