Name: Вступ до імпорту даних у Python
Rating: 4.837257617728532 (1444 reviews)

Опис курсу

Як фахівець з даних, ви маєте очищати дані, обробляти й перетворювати їх, візуалізувати, будувати прогностичні моделі та інтерпретувати результати. Але спершу потрібно вміти завантажити дані у Python. У цьому курсі ви дізнаєтеся про різні способи імпорту даних у Python: з плоских файлів, таких як .txt і .csv; з файлів інших програм, зокрема електронних таблиць Excel, файлів Stata, SAS і MATLAB; а також із реляційних баз даних, таких як SQLite і PostgreSQL.У відео є живі транскрипти, які можна відкрити, натиснувши «Show transcript» у нижньому лівому куті відео. Глосарій курсу розміщено праворуч у розділі ресурсів. Щоб отримати бали CPE, потрібно завершити курс і набрати 70% на підсумковій перевірці. Перейти до перевірки можна, натиснувши на позначку про CPE-бали праворуч.

Попередні вимоги

Intermediate Python

Навчальний план

Зміст курсу

Вступ і плоскі файли

У цьому розділі ви навчитеся імпортувати дані в Python із різних типів плоских файлів — простого й поширеного формату зберігання даних. Ви вже працювали з NumPy та pandas — тепер використаєте ці бібліотеки для імпорту плоских файлів і налаштування параметрів імпорту.

Почати розділ

Імпорт даних з інших типів файлів

Ви вже вмієте імпортувати плоскі файли, але як дата-сайєнтисту вам доведеться працювати й з іншими типами файлів. У цьому розділі ви навчитеся імпортувати дані в Python із широкого спектра важливих форматів. Серед них — файли pickle, електронні таблиці Excel, файли SAS і Stata, файли HDF5 (формат для зберігання великих обсягів числових даних) і файли MATLAB.

Почати розділ

Робота з реляційними базами даних у Python

У цьому розділі ви навчитеся отримувати корисні дані з реляційних баз даних — це необхідна навичка для кожного дата-сайєнтиста. Ви ознайомитеся з реляційними моделями, створенням SQL-запитів, фільтруванням і впорядкуванням записів, а також із виконанням складніших запитів шляхом об'єднання таблиць бази даних.