Na het volgen van deze cursussen voel ik me zeker genoeg om professionele visualisaties en dashboards te maken
Shoebur RahmanInkoopspecialist, Giz Bangladesh
Cursusbeschrijving
Als data scientist moet je data opschonen, verwerken en transformeren, visualiseren, voorspellende modellen bouwen en deze modellen interpreteren. Maar eerst moet je weten hoe je data in Python krijgt. In deze cursus leer je de vele manieren om data in Python te importeren: uit platte bestanden zoals .txt en .csv; uit bestanden van andere software zoals Excel-spreadsheets en Stata-, SAS- en MATLAB-bestanden; en uit relationele databases zoals SQLite en PostgreSQL.De video's bevatten live-transcripts die je kunt tonen door linksonder in de video op "Show transcript" te klikken.
De cursuswoordenlijst vind je rechts in de sectie met bronnen.
Om CPE-credits te behalen moet je de cursus afronden en een score van 70% halen op de kwalificerende toets. Je gaat naar de toets via de CPE-creditsvermelding aan de rechterkant.
Vereisten
Lesprogramma
Cursusoverzicht
1
Introductie en platte bestanden
In dit hoofdstuk leer je hoe je data in Python importeert uit allerlei soorten platte bestanden, een eenvoudige en veelgebruikte vorm van gegevensopslag. Je hebt eerder al met NumPy en pandas gewerkt—je leert nu hoe je deze pakketten gebruikt om platte bestanden te importeren en je imports aan te passen.
- Welkom bij de cursus!50 XP
- Volledige tekstbestanden importeren100 XP
- Tekstbestanden regel voor regel importeren100 XP
- Het belang van flat files in data science50 XP
- Popquiz: wat zijn flat files precies?50 XP
- Waarom we van platte bestanden houden en de Zen van Python50 XP
- Platte bestanden importeren met NumPy50 XP
- Platte bestanden importeren met NumPy100 XP
- Je NumPy-import aanpassen100 XP
- Verschillende datatype importeren100 XP
- Platte bestanden importeren met pandas50 XP
- Met pandas platte bestanden importeren als DataFrames (1)100 XP
- Flat files importeren als DataFrames met pandas (2)100 XP
- Je pandas-import aanpassen100 XP
- Tot slot: data importeren50 XP
2
Data importeren uit andere bestandstypen
Je hebt geleerd hoe je platte bestanden importeert, maar er zijn veel andere bestandstypen waar je als data scientist mogelijk mee te maken krijgt. In dit hoofdstuk leer je hoe je data in Python importeert uit een breed scala aan belangrijke bestandstypen. Dit omvat pickled-bestanden, Excel-spreadsheets, SAS- en Stata-bestanden, HDF5-bestanden (een bestandstype voor het opslaan van grote hoeveelheden numerieke data) en MATLAB-bestanden.
3
Werken met relationele databases in Python
In dit hoofdstuk leer je hoe je betekenisvolle data uit relationele databases haalt, een essentiële vaardigheid voor iedere data scientist. Je leert over relationele modellen, hoe je SQL-queries maakt, hoe je SQL-records filtert en sorteert, en hoe je geavanceerde queries uitvoert door databasetabellen te joinen.
Introductie tot data importeren in Python
Cursus
voltooid
