After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
课程介绍
我们生活节奏紧张、截止日期密集，因此往往依赖熟悉且省心的 GUI 界面，如 Visual Studio 和 RStudio。然而，花时间学习在命令行进行数据分析是非常值得的长期投入，因为这会让我们成为更强大、更高效的数据从业者。本课程将以实践为导向，学习简单而强大的、面向数据的命令行技能。我们将使用公开的 Spotify 数据集，学习如何在命令行中下载、处理、清洗和转换数据。我们还将学习进阶技巧，例如在命令行中进行基于 SQL 的数据库操作。最后，我们会结合命令行与 Python 的能力，构建一个用于自动化预测模型的数据流水线。
先修要求
课程大纲
课程大纲
1
在命令行下载数据
在本章中，您将学习如何通过命令行从网页服务器下载数据文件。在此过程中，您还会了解文档手册、选项标志以及多文件处理。
2
在命令行进行数据清洗与整理
我们将把旅程从数据下载推进到数据处理。本章将使用命令行库 csvkit 对文件进行格式转换、预览、筛选与操作，为后续分析做好准备。
3
在命令行进行数据库操作
本章将更深入地探索 csvkit 库的功能。我们将重点关注可在命令行完成的数据库操作，包括建表、拉取数据，以及各类 ETL 转换。
4
在命令行构建数据流水线
在最后一章中，我们将把命令行与其他数据科学语言衔接起来，学习它们如何协同工作。以 Python 为案例，您将学习如何在命令行执行 Python、使用包管理器 pip 安装依赖，并使用命令行构建完整的模型流水线。
S
Shell 中的数据处理
课程完成
