Foundations of Python Data Wrangling and Cleaning

Learn to clean, transform, and reshape messy real-world datasets using Pandas and NumPy to prepare them for accurate analysis.

4.5 (302) ⏱ 1 ساعة 6 دقيقة 📚 7 درس 🎧 النسخة الصوتية

حول هذه الدورة

Raw, real-world data is rarely clean or ready for immediate analysis. To extract meaningful insights, you must first master the art of preparing, cleaning, and structuring your datasets. This text-based course guides you through the essential workflows of data wrangling using Python, transitioning you from handling chaotic, messy data to writing clean, reproducible preparation pipelines. By working through practical, written explanations and structured code examples, you will develop the confidence to manipulate data of any shape or size. You will learn to identify inconsistencies, restructure tables, and ensure your data is highly accurate and ready for downstream modeling or visualization. What you'll learn: - Understand foundational data structures using NumPy arrays and Pandas DataFrames. - Clean messy datasets by identifying missing values, removing duplicates, and correcting data types. - Filter, group, and aggregate data to extract specific, highly relevant insights. - Reshape and merge multiple datasets using joins, concatenations, and pivot operations. - Apply modern Python data practices, including method chaining and utilizing efficient backend data types. - Manipulate time-series data with resampling and time-based indexing. The course begins with key terminology and fundamental concepts of data structure before moving step-by-step through hands-on cleaning, transformation, and restructuring techniques. You will read detailed explanations, analyze clear code snippets, and complete written exercises to solidify your skills. This course is designed entirely for beginners who want to work with data. No prior data science experience is required, though a basic familiarity with introductory Python syntax is helpful. Start building clean, reliable datasets for your data projects today.

ما الذي ستحصل عليه

  • 📜 شهادة إتمام
    أضفها إلى ملفك على LinkedIn
  • 🎧 النسخة الصوتية مضمَّنة
    تعلَّم أثناء تنقُّلك — دون شاشة
  • ♾️ وصول مدى الحياة
    عُد متى شئت، بلا انتهاء
  • 📱 الهاتف أو الكمبيوتر
    يعمل في أي مكان وعلى أي جهاز
  • 💸 استرداد خلال 30 يومًا
    دون أسئلة
  • قصير ومركَّز
    1 ساعة 6 دقيقة من المحتوى التطبيقي

المراجعات (11)

سلمى بنت علي الجدادي OM متعلِّم موثَّق
★ 3 · 2026-05-16T19:01:20+00:00

It's a decent introduction. Could benefit from more diverse examples and a slightly better flow between modules.

Nikolai Ivanov BG متعلِّم موثَّق
★ 4 · 2026-03-21T16:43:20+00:00

لقد كانت تجربة تعلم رائعة، كانت السرعة مثالية، والأمثلة عززت المفاهيم حقا، إبهام كبير إلى الأعلى!

Joseph Roy CA
★ 4 · 2026-03-13T02:07:20+00:00

انه دورة متينة, البنية منطقية ومعظم الامثلة كانت مفيدة, يمكن استخدام بعض السيناريوهات من العالم الحقيقي

Elisa Puspita ID متعلِّم موثَّق
★ 3 · 2025-12-04T20:20:20+00:00

أنا لست متأكدا أن هذا مثالي للمبتدئين بعض المفاهيم كانت مبهمة والأمثلة لم تكن واضحة دائما

Nojus Mikalauskas LT متعلِّم موثَّق
★ 3 · 2025-10-15T06:45:20+00:00

لست متأكداً من هذا، الأمثلة كانت جيدة، لكن الهيكل العام بدا غير مترابط، لست متأكداً من أنني سأأخذ درساً آخر.

Jean Martin FR
★ 4 · 2025-09-25T20:55:20+00:00

مقدمة جيدة ، لقد أقدر الخطوات الواضحة ، على الرغم من أن بعض الوحدات اللاحقة كان يمكن أن تستخدم المزيد من الأمثلة.

Chloe Allen AU متعلِّم موثَّق
★ 2 · 2025-07-14T08:53:20+00:00

وجدته جافًا قليلًا ، في الواقع ، لم تكن الأمثلة دائمًا هي الأكثر صلة ، مما جعل من الصعب البقاء منخرطًا في بعض الوحدات.

علي بن خلفان الجهضمي OM متعلِّم موثَّق
★ 3 · 2025-06-03T01:52:20+00:00

It's a decent introduction. Could use a few more real-world examples to solidify the concepts, though.

محمد عبدالله AE متعلِّم موثَّق
★ 3 · 2025-05-26T09:03:20+00:00

أنا لست متأكدا أن هذا للمبتدئين تماما فهو يفترض بعض المعرفة السابقة التي لم يتم تعليمها بشكل صريح بعض الأمثلة كانت مربكة

Isabella Herrera PA
★ 3 · 2025-04-06T06:29:20+00:00

Translated by لقد أعربت عن تقديري للتطبيقات في العالم الحقيقي التي تم عرضها.كان من الممكن استخدام المزيد من فرص الممارسة.

Frode Andersen NO متعلِّم موثَّق
★ 4 · 2024-12-18T13:14:20+00:00

مقدمة لائقة - كان الهيكل منطقيا، ولكنني أتمنى لو كان هناك المزيد من الممارسة العملية إلى جانب الأمثلة الأساسية.

اكتب مراجعة

سنطلب منك تسجيل الدخول بعد الإرسال — تُحفظ مسودتك.

المتعلمون أخذوا أيضًا

الأسئلة الشائعة

ما الذي أحتاجه لأخذ هذه الدورة؟ +

يكفي هاتف أو كمبيوتر متصل بالإنترنت. بدون تثبيتات أو أجهزة خاصة.

كيف يمكنني الدفع؟ +

بالبطاقة عبر Stripe أو بالعملات الرقمية. لا نخزن بيانات البطاقة — يتولى Stripe ذلك بأمان.

هل يمكنني استرداد المال؟ +

نعم — استرداد كامل خلال 30 يومًا، دون أسئلة.

إلى متى يستمر وصولي؟ +

إلى الأبد. بمجرد الشراء، الدورة لك تعود إليها متى شئت.

هل سأحصل على شهادة؟ +

نعم. عند الإتمام ستحصل على شهادة يمكنك إضافتها إلى ملفك في LinkedIn.

مصمَّم للعاملين في
التقنية التصميم المالية التسويق الرعاية الصحية التعليم الضيافة التصنيع