This course focuses on collecting and preprocessing real-world data, moving beyond the clean datasets that learners have encountered in earlier coursework. The core narrative is about handling data as it exists "in the wild" - messy, inconsistent, and coming from various sources.
Data I/O and Preprocessing with Python and SQL
Data I/O and Preprocessing with Python and SQL
Ce cours fait partie de DeepLearning.AI Data Analytics Certificat Professionnel
Instructeur : Sean Barnes
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niveau Débutant
Expérience recommandée
24 heures pour terminer
3 semaines à 8 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Query Languages
- Catégorie : Text Mining
- Catégorie : Relational Databases
- Catégorie : Web Scraping
- Catégorie : Databases
- Catégorie : Data Processing
- Catégorie : Data Transformation
- Catégorie : Data Manipulation
- Catégorie : Application Programming Interface (API)
- Catégorie : Data Cleansing
- Catégorie : Data Quality
- Catégorie : SQL
- Catégorie : Pandas (Python Package)
- Catégorie : Data Validation
- Catégorie : JSON
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
16 devoirs
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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Il y a 4 modules dans ce cours
This module introduces techniques for acquiring data from a wide range of sources, with a focus on web scraping and text processing. You'll begin by exploring how data flows into analysis pipelines and gain hands-on experience using tools like Pandas and Beautiful Soup to extract, clean, and structure data. You'll apply text preprocessing methods to handle missing values and parse HTML. Plus, you’ll consider the ethical implications of scraping data from the web.
Inclus
22 vidéos1 lecture4 devoirs1 devoir de programmation3 laboratoires non notés
This module focuses on acquiring data using APIs, as well as applying numerical cleaning techniques. You’ll learn how to retrieve data from web-based APIs, handle authentication securely, and transform raw JSON responses into usable dataframes. The module also covers techniques for cleaning and preparing numerical data, including scaling, binning, normalization, and outlier handling.
Inclus
17 vidéos1 lecture4 devoirs1 devoir de programmation3 laboratoires non notés
This module introduces the fundamentals of data storage and retrieval using databases and SQL. You’ll learn how data is structured in relational systems; explore core concepts like entities, relationships, and schemas; and gain hands-on experience writing SQL queries. You’ll also explore how to query databases from a Python notebook, as well as how generative AI tools can support SQL-based tasks.
Inclus
15 vidéos2 lectures4 devoirs1 devoir de programmation2 laboratoires non notés
In this module, you’ll expand your SQL skills into data preprocessing, validation, and joins (combining tables). You’ll learn how to use SQL for filtering, conditional logic, and handling missing values, and apply validation techniques using aggregation and grouping. The module also explores different types of joins and demonstrates how to use them to combine and analyze data across multiple tables—especially in real-world scenarios like analyzing sports performance data.
Inclus
17 vidéos9 lectures4 devoirs2 devoirs de programmation4 laboratoires non notés
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Felipe M.
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’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
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Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
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