The ability to understand and work with data has become increasingly important in today's world, where data is ubiquitous and valuable. This course covers a range of topics, including what data is and
Intro to Data Analytics, SQL, and EDA Using Python
Intro to Data Analytics, SQL, and EDA Using Python
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung How to Use Data
Dozent: Brandon Krakowsky
Bei 
enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
Es dauert 16 Stunden
3 Wochen bei 5 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Classifying and analyzing data.
Executing SQL queries to work with data.
Using Python and pandas library to manipulate and explore data.
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
Februar 2025
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8 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung How to Use Data
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In diesem Kurs gibt es 3 Module
The ability to understand and work with data has become increasingly important in today's world, where data is ubiquitous and valuable. The first module in this course covers a range of topics, including what data is and its different types, what "big" data looks like, and how companies are using it. It also explores the fields of data analysis and data science, and how the two come together to help form the field of data analytics.
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11 Videos3 Lektüren3 Aufgaben
There are multiple ways of storing and accessing data, with a variety of deployment strategies and storage options, including databases, data warehouses, and data lakes. In week 2, we’ll look at accessing data in a database. We’ll provide some context around relational databases, and then do a deep dive into SQL, which is a query language used for accessing and updating databases.
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22 Videos8 Lektüren2 Aufgaben4 App-Elemente
Real-world problems are often hidden behind large amounts of data. Through exploratory data analysis (EDA), we can distill valuable information from data and make reliable predictions about it. In other words, Python and data analytics provide computer scientists with effective tools for understanding, processing, and utilizing real-world data. This module will take an in-depth look at how to use the powerful Python libraries pandas and NumPy to perform key tasks such as loading, querying, cleaning, summarizing, and visualizing data.
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Dozent
Empfohlen, wenn Sie sich für Data Analysis interessieren
University of Pennsylvania
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Felipe M.
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