Przejdź do głównej treści

Strona główna Shell

Kurs

Przetwarzanie danych w wierszu poleceń

ŚredniozaawansowanyPoziom umiejętności

Zaktualizowano 10.2025

Poznaj zaawansowane umiejętności pracy w wierszu poleceń, by pobierać, przetwarzać i przekształcać dane, w tym pipeline machine learning.

Zacznij kurs za darmo

ShellData Manipulation

4 godz.

13 filmów

46 Ćwiczeń

3,550 XP

22,932

Zaświadczenie o ukończeniu

Uwielbiany przez kursantów z tysięcy firm

Szkolisz zespół?

Wypróbuj dla firm

Opis kursu

Żyjemy w świecie pełnym pośpiechu i napiętych terminów. Dlatego chętnie sięgamy po to, co znane i wygodne – interfejsy graficzne, takie jak Visual Studio czy RStudio. Warto jednak poświęcić czas na naukę analizy danych w wierszu poleceń, bo to inwestycja, która procentuje: stajesz się sprawniejszym i bardziej produktywnym specjalistą od danych.W tym kursie nauczysz się praktycznie, jak używać prostych, a zarazem potężnych narzędzi wiersza poleceń przydatnych w pracy z danymi. Korzystając z publicznie dostępnych zbiorów danych Spotify, pobierzesz, przetworzysz, oczyścisz i przekształcisz dane – wszystko z poziomu wiersza poleceń. Poznasz też zaawansowane techniki, takie jak operacje na bazach danych SQL w wierszu poleceń. Na koniec połączysz możliwości wiersza poleceń i Pythona, aby zbudować potok danych automatyzujący model predykcyjny.

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

Zacznij 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

Zacznij 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

Zacznij 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

Zacznij rozdział

Przetwarzanie danych w wierszu poleceń

Kurs
ukończony

Zdobądź zaświadczenie o ukończeniu

Dodaj to poświadczenie do swojego profilu LinkedIn, CV lub życiorysu
Udostępnij to w mediach społecznościowych i podczas oceny wyników pracyZapisz się teraz

Dołącz do ponad 19 milionów kursantów i zacznij Przetwarzanie danych w wierszu poleceń już dziś!

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.