Data Science Grundlagen: Sourcing und Wrangling von sauberen Daten

In der realen Welt sind Daten selten sauber, organisiert oder bereit für die Analyse. Um in der Data Science erfolgreich zu sein, müssen Sie wissen, wie Sie Rohdaten aus einer Vielzahl von Online-Quellen finden, extrahieren und bereinigen. Dieser reine Textkurs vermittelt Ihnen die wesentlichen Fähigkeiten, die Sie benötigen, um Ihre eigenen Datensätze von Grund auf zu sammeln und vorzubereiten. Durch das Lesen klarer Erklärungen und das Studium praktischer Codebeispiele werden Sie vom Anfänger zum selbstbewussten Datensammler. Sie erfahren, wie Sie mit Web-APIs interagieren, unstrukturierte Daten von Websites extrahieren und unordentliche Datensätze bereinigen, damit sie für die Analyse bereit sind. Was Sie lernen werden: - Lernen Sie die grundlegenden Konzepte des Data Science-Lebenszyklus und der Datenbeschaffung kennen. - Verstehen Sie, wie Sie strukturierte Webanfragen zum Abrufen von Daten aus APIs durchführen. - Üben Sie Web-Scraping-Techniken, um wertvolle Informationen aus HTML-Seiten zu extrahieren. - Wenden Sie Datenverarbeitungsmethoden an, um unordentliche Datensätze zu bereinigen, zu formatieren und zu strukturieren. - Führen Sie verschiedene Datenquellen zusammen und integrieren Sie sie in ein einziges, zusammenhängendes Dataset. - Verwenden Sie moderne Dataframe-Muster, um fehlende Werte zu verarbeiten und die Datenqualität sicherzustellen. Dieser Kurs beginnt mit grundlegenden Definitionen und Schlüsselterminologie, bevor Sie Schritt für Schritt durch die Mechanik von Webanfragen, Scraping und Datenbereinigung geführt werden. Es ist vollständig für Anfänger konzipiert und erfordert keinen vorherigen Hintergrund in Data Science oder Programmierung. Beginnen Sie noch heute mit dem Aufbau Ihrer Data-Sourcing-Fähigkeiten mit diesem umfassenden schriftlichen Leitfaden.