Exploratory Data Analysis in Python: Analyzing New Datasets

Learn how to confidently open, clean, and extract initial insights from any unfamiliar dataset using modern Python libraries and structured analytical workflows.

4.4 (1,278) ⏱ 1 jam 18 mnt 📚 11 pelajaran

Tentang kursus ini

Facing a brand-new dataset can feel overwhelming when you do not know where to start looking for patterns. This text-based course teaches you how to systematically approach, audit, and understand any dataset from scratch using Python. You will transition from staring at raw rows of data to confidently extracting meaningful stories, identifying anomalies, and preparing data for deeper modeling. You will master the foundational habits that professional data analysts use to inspect data quality and uncover hidden relationships. What you'll learn: - Understand the foundational principles of exploratory data analysis and how to structure your initial inquiry. - Clean and preprocess raw data by handling missing values, duplicates, and incorrect data types. - Apply modern Pandas techniques and explore high-performance alternatives like Polars for efficient data manipulation. - Analyze numerical and categorical distributions using descriptive statistics and correlation matrices. - Write robust, readable data analysis code using modern Python practices, including basic type hints. - Identify outliers and anomalies that could skew your analytical results or machine learning models. You will begin by learning core terminology and the philosophy of data exploration before moving into step-by-step written explanations and code-based exercises. The material guides you logically from initial file loading to advanced multi-variable relationship analysis. This course is designed for aspiring data analysts, researchers, and beginners who have a basic grasp of Python syntax and want to develop practical data-wrangling skills. No advanced mathematics or prior data science experience is required. Start reading today to build a structured, professional workflow for analyzing any dataset you encounter.

Apa yang Anda dapatkan

  • 📜 Sertifikat penyelesaian
    Tambahkan ke profil LinkedIn Anda
  • ♾️ Akses seumur hidup
    Kembali kapan saja, tanpa kedaluwarsa
  • 📱 Ponsel atau komputer
    Berfungsi di mana saja, perangkat apa saja
  • 💸 Pengembalian 30 hari
    Tanpa pertanyaan
  • Singkat dan fokus
    1 jam 18 mnt konten praktis

Ulasan (18)

Sophia Heyns ZA
★ 5 · 2026-04-24T11:02:53+00:00

Sebuah pengalaman belajar yang sangat baik. Alirannya logis dan contohnya sangat membantu.

Andrew Owusu GH Pelajar terverifikasi
★ 4 · 2026-04-21T05:59:53+00:00

Ini adalah kursus yang bagus jika Anda memiliki beberapa pengetahuan sebelumnya untuk pemula, beberapa konsep mungkin sedikit menantang strukturnya logis, meskipun

Arturo Rivas PE Pelajar terverifikasi
★ 5 · 2026-04-04T18:35:53+00:00

tidak bisa meminta pengalaman belajar yang lebih baik strukturnya mengalir dengan sempurna, dan contohnya sangat relevan sangat direkomendasikan!

Eduardo Barbosa BR Pelajar terverifikasi
★ 4 · 2026-02-12T12:23:53+00:00

pengenalan yang bagus strukturnya jelas, tapi aku berharap ada beberapa contoh dunia nyata lagi, belajar banyak.

Peter Amponsah GH Pelajar terverifikasi
★ 5 · 2025-12-07T05:11:53+00:00

Kursus yang fantastis. contoh yang digunakan tepat dan benar-benar membantu menguatkan konsep. pemahaman saya telah meningkat secara dramatis.

Makeda Solomon ET
★ 3 · 2025-11-30T04:02:53+00:00

Saya menemukannya berguna. alirannya logis, dan contoh ilustratif membantu menguatkan ide. bisa menggunakan sedikit lebih dalam.

Olamide Adeyemi NG Pelajar terverifikasi
★ 4 · 2025-10-31T00:31:53+00:00

Kursus yang sangat baik, sangat bermanfaat, dan saya sangat senang dengan pengalaman belajar yang luar biasa ini.

Anna Kowalska PL
★ 4 · 2025-09-05T16:23:53+00:00

Penjelasan umumnya jelas, tapi beberapa konsep membutuhkan ekstra penggalian.

Juana Morales PA
★ 3 · 2025-08-22T08:19:53+00:00

Ini adalah pengenalan yang baik, bisa dibantu dengan contoh yang lebih beragam dan sedikit lebih baik antara modul.

Alice Robert BE
★ 3 · 2025-07-31T04:57:53+00:00

Hmm, aku tidak yakin ini untuk pemula, itu mengasumsikan sedikit pengetahuan sebelumnya yang tidak secara eksplisit diajarkan, beberapa contohnya membingungkan.

Анна Козлова RU
★ 3 · 2025-05-30T05:06:53+00:00

itu adalah kursus yang solid strukturnya logis dan kebanyakan contohnya membantu bisa menggunakan beberapa skenario dunia nyata.

Benjamin Taylor NZ Pelajar terverifikasi
★ 3 · 2025-04-28T06:42:53+00:00

Pengantar yang bagus. strukturnya logis, tapi aku berharap ada lebih banyak latihan di luar contoh dasar.

راضية بن عبد الرحمان TN Pelajar terverifikasi
★ 3 · 2025-04-21T23:46:53+00:00

Aku menemukannya berguna untuk refresher, aku tidak yakin itu akan menjadi titik awal terbaik untuk seorang pemula, tbh.

Francisca Pereira BR
★ 4 · 2025-03-22T08:43:53+00:00

Kursus ini melebihi harapan saya! contohnya tepat sasaran dan benar-benar membantu menguatkan pembelajaran.

Maria Vasileiou GR Pelajar terverifikasi
★ 4 · 2025-03-03T08:57:53+00:00

pengenalan yang cukup baik contohnya sangat membantu, tapi aku berharap ada lebih banyak materi latihan nilai yang solid untuk biayanya.

César Romero PA Pelajar terverifikasi
★ 5 · 2025-02-15T13:05:53+00:00

Pengalaman belajar yang fantastis. kecepatannya sempurna dan contohnya benar-benar menjelaskan hal-hal.

Alejandro Ramírez EC Pelajar terverifikasi
★ 3 · 2025-02-10T20:54:53+00:00

Hmm, aku tidak yakin ini ideal untuk pemula. beberapa konsep diglossed, dan contoh tidak selalu jelas.

Oka Pratama ID Pelajar terverifikasi
★ 4 · 2024-12-14T15:54:53+00:00

Informatif dan terorganisir dengan baik. Dapat memanfaatkan contoh yang lebih beragam di modul berikutnya.

Tulis ulasan

Setelah mengirim kami akan meminta masuk — draf Anda tersimpan.

Pelajar lain juga mengambil

Pertanyaan umum

Apa yang saya butuhkan untuk mengikuti kursus ini? +

Cukup ponsel atau komputer dengan internet. Tidak ada instalasi atau perangkat khusus.

Bagaimana cara membayar? +

Dengan kartu via Stripe, atau kripto. Kami tidak menyimpan detail kartu — Stripe menanganinya dengan aman.

Bisakah saya mendapat refund? +

Ya — refund penuh dalam 30 hari, tanpa pertanyaan.

Berapa lama saya akan punya akses? +

Selamanya. Setelah membeli, kursus jadi milik Anda untuk dikunjungi lagi kapan saja.

Apakah saya akan mendapat sertifikat? +

Ya. Setelah selesai, Anda akan menerima sertifikat yang bisa ditambahkan ke profil LinkedIn.

Dibuat untuk pelajar di
Teknologi Desain Keuangan Pemasaran Kesehatan Pendidikan Perhotelan Manufaktur