Track
Импорт и очистка данных на Python
Обновлено 05.2026
PythonИмпорт и очистка данных13 ч24,705
Пользуется популярностью среди обучающихся в тысячах компаний.
Обучение двух или более человек?
Попробуйте DataCamp for BusinessОписание трека
Импорт и очистка данных на Python
Освойте импорт и очистку данных в Python
Раскройте потенциал своих данных, научившись эффективно импортировать и очищать их с помощью Python. В этом треке вы освоите основные навыки, необходимые для подготовки данных к точному и содержательному анализу. Узнайте, как работать с различными форматами файлов, API и решать реальные проблемы качества данных.Научитесь импортировать данные из нескольких источников
Расширьте свой набор инструментов для импорта данных, изучая:- Чтение данных из файлов .csv, .xls и текстовых файлов
- Подключайтесь к базам данных и импортируйте данные с помощью SQL-запросов
- Собирать данные с веба и получать доступ к API
- Обрабатывать различные кодировки файлов и разделители
- Объединяйте данные из нескольких источников в единый набор данных
Разработайте надежные методы очистки данных
Освойте основные методы очистки данных, чтобы обеспечить точность и надежность вашего анализа. На практических упражнениях вы научитесь выявлять и устранять пропущенные, дублирующиеся и несогласованные данные, преобразовывать типы данных и обрабатывать некорректное форматирование. Вы также будете выполнять проверку данных, устранять выбросы и применять продвинутую обработку строк для стандартизации данных. Кроме того, вы реализуете методы связывания записей, чтобы эффективно объединять наборы данных, подготавливая данные для точного и содержательного анализа.Получите практические навыки на реальных наборах данных
На протяжении всего трека вы будете работать с разнообразными реальными наборами данных, такими как отзывы о ресторанах, цены на жильё и данные из социальных сетей. Применяя свои навыки к реалистичным сценариям, вы обретёте уверенность в решении задач очистки данных в собственных проектах и профессиональной работе.Используйте возможности экосистемы данных Python
Используйте богатые библиотеки и инструменты Python для науки о данных, включая:- pandas для обработки и очистки данных
- NumPy для численных вычислений
- Регулярные выражения для продвинутой обработки строк
- Tweepy для доступа к API Twitter
- Beautiful Soup для веб-скрейпинга
Подготовьтесь к карьере, основанной на данных
Независимо от того, стремитесь ли вы стать специалистом по данным, аналитиком или бизнес-профессионалом, умение импортировать и очищать данные необходимо в современном мире, ориентированном на данные. Завершив этот трек, вы будете хорошо подготовлены к эффективной подготовке данных для анализа и машинного обучения, обеспечению качества и целостности ваших наборов данных и объединению данных из различных источников для получения комплексных выводов. Вы также будете готовы эффективно сотрудничать с командами по данным и заинтересованными сторонами, а также решать задачи, связанные с данными, в самых разных отраслях.Предварительные требования
Для участия в этом курсе никаких предварительных требований нет.Course
Learn to import data into Python from various sources, such as Excel, SQL, SAS and right from the web.
Course
Improve your Python data importing skills and learn to work with web and API data.
Course
Learn to diagnose and treat dirty data and develop the skills needed to transform your raw data into accurate insights!
Course
Reshape DataFrames from a wide to long format, stack and unstack rows and columns, and wrangle multi-index DataFrames.
Project
Apply your data importing, cleaning and manipulation skills to explore New York City Airbnb data.
Skill Assessment
Импорт и очистка данных на Python
4 Courses
Трек завершен
Получите свидетельство о достижениях
Добавьте эти данные в свой профиль LinkedIn, резюме или CV.Поделитесь этим в социальных сетях и в своем отчете об оценке эффективности работы.Запишитесь Прямо Сейчас
Развивайте свои навыки работы с данными с помощью DataCamp для мобильных устройств.
Успевайте в обучении на ходу с помощью наших мобильных курсов и ежедневных 5-минутных заданий по программированию.