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    Python und Pandas für Data Engineering
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    Duke University

    Python und Pandas für Data Engineering

    Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Python, Bash und SQL Grundlagen für Data Engineering

    Kennedy Behrman
    Alfredo Deza
    Noah Gift

    Dozenten: Kennedy Behrman

    Die Dozenten

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    Wir haben alle Lernenden um Feedback zu unseren Dozenten gebeten, ausgehend von der Qualität ihres Unterrichtsstils.

    4.6 (68 Bewertungen)
    Kennedy Behrman
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    Duke University
    7 Kurse•54.658 Lernende
    Alfredo Deza
    Alfredo Deza
    Duke University
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    Noah Gift
    Noah Gift
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    40 Kurse•173.168 Lernende

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    4 Module
    Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
    4.6

    (241 Bewertungen)

    Stufe Anfänger

    Empfohlene Erfahrung

    Empfohlene Erfahrung

    Stufe „Anfänger“

    Keine vorherige Python-Erfahrung erforderlich.

    Flexibler Zeitplan
    Ca. 52 Stunden
    In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
    96%
    Den meisten Lernenden hat dieser Kurs gefallen

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    Was Sie lernen werden

    • Einrichten einer bereitgestellten Python-Projektumgebung

    • Pandas-Bibliotheken zum Lesen und Schreiben von Daten in Datenstrukturen und Dateien verwenden

    • Verwenden Sie Vim und Visual Studio Code, um Python-Code zu schreiben

    Kompetenzen, die Sie erwerben

    • Kategorie: Git (Versionskontrolle-System)
      Git (Versionskontrolle-System)
    • Kategorie: Integrierte Entwicklungsumgebungen
      Integrierte Entwicklungsumgebungen
    • Kategorie: Datenstrukturen
      Datenstrukturen
    • Kategorie: Pandas (Python-Paket)
      Pandas (Python-Paket)
    • Kategorie: Versionskontrolle
      Versionskontrolle
    • Kategorie: Datenanalyse-Software
      Datenanalyse-Software
    • Kategorie: Datenmanipulation
      Datenmanipulation
    • Kategorie: Entwicklungsumgebung
      Entwicklungsumgebung
    • Kategorie: Python-Programmierung
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    • Kategorie: NumPy
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      Virtuelle Umgebung

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    25 Aufgaben

    Unterrichtet in Englisch

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    Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

    Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Python, Bash und SQL Grundlagen für Data Engineering
    Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
    • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
    • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
    • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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    In diesem Kurs gibt es 4 Module

    In diesem ersten Kurs der Specialization Python, Bash and SQL Essentials for Data Engineering lernen Sie, wie Sie eine versionskontrollierte Python-Arbeitsumgebung einrichten, die Bibliotheken von Drittanbietern nutzen kann. Sie werden lernen, Python und die leistungsstarke Pandas-Bibliothek für die Datenanalyse und -manipulation zu verwenden. Außerdem erhalten Sie eine Einführung in Vim und Visual Studio Code, zwei beliebte Tools zum Schreiben von Software. Dieser Kurs ist für Anfänger und Fortgeschrittene geeignet, um mit der Umwandlung und Manipulation von Daten als Dateningenieur zu beginnen.

    In diesem Modul lernen Sie, wie Sie eine isolierte Python-Umgebung mit Bibliotheken von Drittanbietern einrichten und sie anwenden, indem Sie eine virtuelle Umgebung mit Pandas und Jupyter einrichten.

    Das ist alles enthalten

    15 Videos13 Lektüren6 Aufgaben1 Diskussionsthema6 Unbewertete Labore

    15 Videos•Insgesamt 72 Minuten
    • Überblick über Python, Bash und SQL Essentials für Data Engineering•7 Minuten•Modulvorschau
    • Treffen Sie Ihren Kursleiter: Kennedy Behrman•0 Minuten
    • Überblick über die wichtigsten Konzepte•5 Minuten
    • Einführung in das Einrichten Ihrer Python-Umgebung•0 Minuten
    • Installieren von Paketen mit pip in Python•6 Minuten
    • Speichern von Anforderungsdateien in Python•3 Minuten
    • Erstellen und Verwenden einer virtuellen Python-Umgebung•5 Minuten
    • Expression-Anweisungen in Python•3 Minuten
    • Zuweisungsanweisungen in Python•5 Minuten
    • Import-Anweisungen in Python•4 Minuten
    • Andere einfache Anweisungen in Python•5 Minuten
    • Zusammengesetzte Anweisungen in Python•5 Minuten
    • If-Anweisungen in Python•6 Minuten
    • While-Schleifen in Python•4 Minuten
    • Funktionen in Python•7 Minuten
    13 Lektüren•Insgesamt 130 Minuten
    • Schlüsselbegriffe•10 Minuten
    • Ein Problem mit dem Kurs melden•10 Minuten
    • Schlüsselbegriffe•10 Minuten
    • Treffen Sie Ihre unterstützenden Ausbilder: Alfredo Deza und Noah Gift•10 Minuten
    • Kursstruktur und Diskussionsetikette•10 Minuten
    • Erste Schritte und bewährte Praktiken•10 Minuten
    • Schlüsselbegriffe•10 Minuten
    • Lektion Reflexion•10 Minuten
    • Schlüsselbegriffe•10 Minuten
    • Lektion Reflexion•10 Minuten
    • Schlüsselbegriffe•10 Minuten
    • Wahr oder Falsch auswerten•10 Minuten
    • Lektion Reflexion•10 Minuten
    6 Aufgaben•Insgesamt 330 Minuten
    • Quiz - Einrichten Ihrer Python-Umgebung•180 Minuten
    • Zuweisungsanweisungen•30 Minuten
    • Anweisungen importieren•30 Minuten
    • If-Anweisungen•30 Minuten
    • While-Schleifen•30 Minuten
    • Python-Anweisungen•30 Minuten
    1 Diskussionsthema•Insgesamt 10 Minuten
    • Treffen und Begrüßung (optional)•10 Minuten
    6 Unbewertete Labore•Insgesamt 360 Minuten
    • Installieren Sie ein Paket mit dem Befehl pip•60 Minuten
    • Exportieren einer Anforderungsdatei•60 Minuten
    • Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung•60 Minuten
    • Üben mit Expression Statements•60 Minuten
    • Dekorateur-Funktionen•60 Minuten
    • Einrichten einer Python-Umgebung•60 Minuten

    In diesem Modul lernen Sie, wie Sie Python Sequenzen, Dictionaries, Sets, List Comprehensions und Generatoren erstellen und verwenden. Außerdem lernen Sie, wie Sie diese durch Manipulation von Kundendaten in einem Jupyter-Notizbuch anwenden können.

    Das ist alles enthalten

    12 Videos6 Lektüren8 Aufgaben5 Unbewertete Labore

    12 Videos•Insgesamt 64 Minuten
    • Einführung in die Grundlagen von Python•0 Minuten•Modulvorschau
    • Sequenzen in Python•8 Minuten
    • Listen und Tupel in Python•5 Minuten
    • Zeichenketten in Python•10 Minuten
    • Erstellen von Range-Objekten in Python•2 Minuten
    • Erstellen von Wörterbüchern in Python•4 Minuten
    • Zugriff auf Dictionary-Daten in Python•3 Minuten
    • Dictionary Views in Python•2 Minuten
    • Mengen und Mengenoperationen in Python•6 Minuten
    • Listenkomplexe in Python•6 Minuten
    • Generator-Ausdrücke in Python•4 Minuten
    • Generatorfunktionen in Python•7 Minuten
    6 Lektüren•Insgesamt 60 Minuten
    • Schlüsselbegriffe•10 Minuten
    • Lektion Reflexion•10 Minuten
    • Schlüsselbegriffe•10 Minuten
    • Lektion Reflexion•10 Minuten
    • Schlüsselbegriffe•10 Minuten
    • Lektion Reflexion•10 Minuten
    8 Aufgaben•Insgesamt 240 Minuten
    • Sequenz Operationen•30 Minuten
    • Listen und Tupel•30 Minuten
    • Bereich Objekte•30 Minuten
    • Zugriff auf Daten in Wörterbüchern•30 Minuten
    • Mengen und Mengenoperationen•30 Minuten
    • List Comprehensions•30 Minuten
    • Generator Ausdrücke•30 Minuten
    • Grundlegende Python-Konzepte•30 Minuten
    5 Unbewertete Labore•Insgesamt 300 Minuten
    • Üben mit Strings in Python•60 Minuten
    • Erstellen von Wörterbüchern in Python•60 Minuten
    • Dictionary Views in Python•60 Minuten
    • Comprehensions und Generatoren in Python•60 Minuten
    • Üben von Essential Python•60 Minuten

    In diesem Modul werden Sie lernen, wie Sie Daten in einen Pandas DataFrame laden und Anweisungen schreiben, um Spalten und Zeilen aus einem DataFrame auszuwählen. Außerdem werden Sie Vergleichs- und Boolesche Operatoren als Methode zur Auswahl von Daten anwenden.

    Das ist alles enthalten

    10 Videos7 Lektüren4 Aufgaben8 Unbewertete Labore

    10 Videos•Insgesamt 62 Minuten
    • Einführung in Daten in Python: Pandas und Alternativen•0 Minuten•Modulvorschau
    • Erstellen von Pandas DataFrames in Python•4 Minuten
    • Untersuchen von Daten in einem Pandas DataFrame•6 Minuten
    • Auswählen von Daten in einem Pandas DataFrame•6 Minuten
    • Manipulation von Pandas DataFrames•4 Minuten
    • Aktualisieren von Pandas DataFrame-Daten•5 Minuten
    • Anwendung von Funktionen in einem Pandas DataFrame•6 Minuten
    • NumPy-Arrays in Python erstellen•15 Minuten
    • Spark und PySpark DataFrames in Python•6 Minuten
    • Dask DataFrames in Python erstellen•6 Minuten
    7 Lektüren•Insgesamt 70 Minuten
    • Schlüsselbegriffe•10 Minuten
    • Lektion Reflexion•10 Minuten
    • Schlüsselbegriffe•10 Minuten
    • Lektion Reflexion•10 Minuten
    • Schlüsselbegriffe•10 Minuten
    • Polare•10 Minuten
    • Lektion Reflexion•10 Minuten
    4 Aufgaben•Insgesamt 120 Minuten
    • NumPy•30 Minuten
    • PySpark•30 Minuten
    • Dask•30 Minuten
    • Pandas und Alternativen•30 Minuten
    8 Unbewertete Labore•Insgesamt 480 Minuten
    • DataFrames erstellen•60 Minuten
    • Daten in DataFrames betrachten•60 Minuten
    • Auswählen von Daten in einem Pandas DataFrame•60 Minuten
    • Manipulation von DataFrames•60 Minuten
    • Daten in einem DataFrame aktualisieren•60 Minuten
    • Anwendung von Funktionen in einem Pandas DataFrame•60 Minuten
    • Manipulieren Sie DataFrames mit Polars, um Erkenntnisse zu gewinnen•60 Minuten
    • Pandas und Alternativen•60 Minuten

    In dieser Woche lernen Sie die Grundlagen einiger beliebter Entwicklungsumgebungen kennen und wenden sie an, indem Sie Code in Vim und Visual Studio Code schreiben. Außerdem werden Sie lernen, wie Sie Ihren Code in ein Git-Repository einchecken.

    Das ist alles enthalten

    12 Videos7 Lektüren7 Aufgaben8 Unbewertete Labore

    12 Videos•Insgesamt 47 Minuten
    • Einführung in Python-Entwicklungsumgebungen•0 Minuten•Modulvorschau
    • Einführung in den Vim Normalmodus•6 Minuten
    • Umschalten vom normalen zum Einfüge- und visuellen Modus in Vim•4 Minuten
    • Arbeiten mit der Vim-Kommandozeile•6 Minuten
    • Vim Konfiguration•3 Minuten
    • Einführung in Visual Studio Code•1 Minute
    • Einrichten von Visual Studio Code•2 Minuten
    • Debuggen von Visual Studio Code•3 Minuten
    • Was ist Versionskontrolle?•3 Minuten
    • Einführung in Git und Git-Konzepte•7 Minuten
    • Versionskontrolle mit GitHub•6 Minuten
    • Zusammenfassung von Python und Pandas für Data Engineering•0 Minuten
    7 Lektüren•Insgesamt 70 Minuten
    • Schlüsselbegriffe•10 Minuten
    • Lektion Reflexion•10 Minuten
    • Schlüsselbegriffe•10 Minuten
    • Lektion Reflexion•10 Minuten
    • Schlüsselbegriffe•10 Minuten
    • Lektion Reflexion•10 Minuten
    • Nächste Schritte•10 Minuten
    7 Aufgaben•Insgesamt 225 Minuten
    • Einfügen und visuelle Modi•30 Minuten
    • Vim Kommandozeilenmodus•30 Minuten
    • Funktionen von Visual Studio Code•30 Minuten
    • Versionskontrolle•30 Minuten
    • Git-Befehle•30 Minuten
    • Gehostetes Git•30 Minuten
    • Kumulatives Python und Pandas für Data Engineering Quiz•45 Minuten
    8 Unbewertete Labore•Insgesamt 480 Minuten
    • Grundlegende Vim-Befehle•60 Minuten
    • Visual Studio Code erkunden•60 Minuten
    • Visual Studio Code-Debugger•60 Minuten
    • Einrichten und Bereitstellen eines Python-Projekts•60 Minuten
    • Pandas letzte Herausforderung: Lebenserwartung und Glücklichsein•60 Minuten
    • Endgültige Jupyter Sandbox•60 Minuten
    • Endgültige VS Code Sandbox•60 Minuten
    • Endgültige Sandbox Linux Desktop•60 Minuten

    Dozenten

    Lehrkraftbewertungen

    Lehrkraftbewertungen

    Wir haben alle Lernenden um Feedback zu unseren Dozenten gebeten, ausgehend von der Qualität ihres Unterrichtsstils.

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    Kennedy Behrman
    Kennedy Behrman
    Duke University
    7 Kurse•54.658 Lernende

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    4.6 (68 Bewertungen)
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    Alfredo Deza
    Alfredo Deza
    Duke University
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    Noah Gift
    Noah Gift
    Duke University
    40 Kurse•173.168 Lernende

    von

    Duke University

    von

    Duke University

    Die Duke University hat etwa 13.000 Studenten und Absolventen und eine erstklassige Fakultät, die dazu beiträgt, die Grenzen des Wissens zu erweitern. Die Universität engagiert sich stark für die Anwendung von Wissen im Dienste der Gesellschaft, sowohl in der Nähe ihres Campus in North Carolina als auch weltweit.

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    • D

      Duke University

      Linux und Bash für Data Engineering

      Kurs

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      Duke University

      Skripting mit Python und SQL für Data Engineering

      Kurs

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      Duke University

      Webanwendungen und Befehlszeilen-Tools für Data Engineering

      Kurs

    Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

    Felipe M.
    Lernender seit 2018
    „Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
    Jennifer J.
    Lernender seit 2020
    „Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
    Larry W.
    Lernender seit 2021
    „Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
    Chaitanya A.
    „Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

    Bewertungen von Lernenden

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    241 Bewertungen

    • 5 stars

      73,85 %

    • 4 stars

      18,25 %

    • 3 stars

      4,14 %

    • 2 stars

      1,24 %

    • 1 star

      2,48 %

    Zeigt 3 von 241 an

    B
    BL
    4

    Geprüft am 30. Juni 2022

    Good for quick basics of working with bash, github, python, virtual environments and such

    S
    SM
    4

    Geprüft am 16. Aug. 2022

    Great introduction to how to set up your python environment.

    C
    CY
    4

    Geprüft am 5. Juli 2022

    It's all overview tool that need to use for work in data engineer

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