Pearson Data Science Fundamentals Part 1 Learning Basic Concepts Data Wran Yrtzd

データは至る所に存在しますが、生のデータがそのまま分析に使えることはほとんどありません。この情報をクレンジング、構造化、解釈する方法を理解することは、あらゆるデータサイエンスの旅において最初であり、最も重要なステップです。このテキストベースのコースでは、完全な初心者から自信を持ったデータエクスプローラーへと導きます。最新のPythonツールを使用して、体系的にデータセットにアプローチし、パターンを特定し、有意義な分析のために生データを準備する方法を学びます。学習内容： 1. データサイエンスの基礎用語、コア概念、および標準的な分析ワークフローを理解する。 2. 基本的なPythonプログラミングの概念と最新のデータフレームライブラリを適用してデータセットを操作する。 3. 欠損値の処理、行のフィルタリング、フォーマットエラーの修正によって、乱雑なデータをクレンジングする。 4. 探索的データ分析を実行して、初期のトレンドや統計的要約を明らかにする。 5. 高度な分析に向けてデータテーブルを構造化および再形成する。 6. クリーンなコーディング手法と構造化された環境を使用して、再現可能なワークフローを実装する。 このコースは、データサイエンスとPythonの基礎的な定義と原則から始まり、実践的なテキストベースの演習へと進みます。ステップバイステップの説明を読み、実際のデータセットのシナリオを分析し、データをラングリングするためのクリーンなPythonコードを書く練習をします。このコースは、データサイエンスとPythonの初心者のために設計されています。始めるのに事前のプログラミングや統計の背景知識は必要ありません。今すぐ読み始めて、データサイエンスの基礎スキルを築き、データの力を解き放ちましょう。