Przejdź do treści głównej

course

Data Processing in Shell

MediatorPoziom umiejętności

Zaktualizowano 10.2025

Learn powerful command-line skills to download, process, and transform data, including machine learning pipeline.

Rozpocznij Kurs Za Darmo

ShellData Manipulation4 godz.13 videos46 Exercises3,550 PD22,733Oświadczenie o osiągnięciu

Utwórz bezpłatne konto

Lub

Kontynuując, akceptujesz nasze Warunki korzystania, naszą Politykę prywatności oraz fakt, że Twoje dane są przechowywane w USA.

Uwielbiany przez pracowników tysięcy firm

Szkolenie 2 lub więcej osób?

Wypróbuj DataCamp for Business

Opis kursu

We live in a busy world with tight deadlines. As a result, we fall back on what is familiar and easy, favoring GUI interfaces like Visual Studio and RStudio. However, taking the time to learn data analysis on the command line is a great long-term investment because it makes us stronger and more productive data people.In this course, we will take a practical approach to learn simple, powerful, and data-specific command-line skills. Using publicly available Spotify datasets, we will learn how to download, process, clean, and transform data, all via the command line. We will also learn advanced techniques such as command-line based SQL database operations. Finally, we will combine the powers of command line and Python to build a data pipeline for automating a predictive model.

Wymagania wstępne

Introduction to Shell Intermediate Python Intermediate SQL

1

Downloading Data on the Command Line

In this chapter, we learn how to download data files from web servers via the command line. In the process, we also learn about documentation manuals, option flags, and multi-file processing.

Downloading data using curl

Using curl documentation

Downloading single file using curl

Downloading multiple files using curl

Downloading data using Wget

Installing Wget

Downloading single file using wget

Advanced downloading using Wget

Setting constraints for multiple file downloads

Creating wait time using Wget

Data downloading with Wget and curl

Rozpocznij Rozdział

2

Data Cleaning and Munging on the Command Line

We continue our data journey from data downloading to data processing. In this chapter, we utilize the command line library csvkit to convert, preview, filter and manipulate files to prepare our data for further analyses.

Getting started with csvkit

Installation and documentation for csvkit

Converting and previewing data with csvkit

File conversion and summary statistics with csvkit

Filtering data using csvkit

Printing column headers with csvkit

Filtering data by column with csvkit

Filtering data by row with csvkit

Stacking data and chaining commands with csvkit

Stacking files with csvkit

Chaining commands using operators

Data processing with csvkit

Rozpocznij Rozdział

3

Database Operations on the Command Line

In this chapter, we dig deeper into all that csvkit library has to offer. In particular, we focus on database operations we can do on the command line, including table creation, data pull, and various ETL transformation.

Pulling data from database

Using sql2csv documentation

Understand sql2csv connectors

Practice pulling data from database

Manipulating data using SQL syntax

Applying SQL to a local CSV file

Cleaner scripting via shell variables

Joining local CSV files using SQL

Pushing data back to database

Practice pushing data back to database

Database and SQL with csvkit

Rozpocznij Rozdział

4

Data Pipeline on the Command Line

In the last chapter, we bridge the connection between command line and other data science languages and learn how they can work together. Using Python as a case study, we learn to execute Python on the command line, to install dependencies using the package manager pip, and to build an entire model pipeline using the command line.

Python on the command line

Finding Python version on the command line

Executing Python script on the command line

Python package installation with pip

Understanding pip's capabilities

Installing Python dependencies

Running a Python model

Data job automation with cron

Understanding cron scheduling syntax

Scheduling a job with crontab

Model production on the command line

Course recap

Rozpocznij Rozdział

Data Processing in Shell

Kurs
ukończony

Zdobądź oświadczenie o osiągnięciach

Dodaj te dane uwierzytelniające do swojego profilu na LinkedIn, CV lub życiorysu
Udostępnij w mediach społecznościowych i w swojej ocenie okresowejZapisz Się Teraz

Dołącz do nas 19 milionów uczniów i zacznij Data Processing in Shell już dziś!

Utwórz bezpłatne konto

Lub

Kontynuując, akceptujesz nasze Warunki korzystania, naszą Politykę prywatności oraz fakt, że Twoje dane są przechowywane w USA.

Rozwijaj swoje umiejętności w zakresie danych dzięki DataCamp dla urządzeń mobilnych

Rób postępy w podróży dzięki naszym kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom kodowania.