Manipolazione Dati con Python

Trasferisci le tue competenze Python e SQL in PySpark per pulire, aggregare e analizzare enormi set di dati utilizzando moderni flussi di lavoro di big data.

Scopri come importare, strutturare e ripulire i dati disordinati da API, database e Web in formati puliti e pronti per l'analisi.

Scopri come identificare, correggere e prevenire i problemi di qualità dei dati utilizzando Python in modo da poter preparare con sicurezza i set di dati grezzi per analisi accurate e apprendimento automatico.

Impara a recuperare, analizzare e manipolare dati nidificati complessi da servizi web utilizzando Python, la libreria di richieste e le moderne tecniche di gestione dei dati.

Impara a estrarre, pulire e analizzare i dati da zero utilizzando SQL e Python, garantendo un'elevata qualità dei dati per decisioni aziendali affidabili.

Impara a pulire, manipolare e visualizzare i dati utilizzando le librerie Python essenziali per la data science, partendo da zero.

Impara a pulire, trasformare e analizzare i dataset del mondo reale utilizzando Python, NumPy e Pandas per guidare il processo decisionale informato.

Scopri come identificare, pulire e verificare i dati disordinati utilizzando SQL e formule di foglio di calcolo per preparare set di dati accurati per l'analisi.

Crea applicazioni di dati pratiche imparando a recuperare, pulire e rappresentare le informazioni utilizzando moderne librerie Python e flussi di lavoro di elaborazione dati.

Impara a pulire, trasformare e analizzare complessi dataset utilizzando la libreria Python più essenziale per la data science.

Impara a elaborare e analizzare in modo efficiente grandi set di dati utilizzando PySpark, a partire dai concetti di base.

Impara a manipolare, visualizzare e analizzare i dati in modo efficiente utilizzando R e il moderno framework Tidyverse attraverso lezioni scritte ed esercizi di codice.

Scopri come elaborare e analizzare grandi set di dati utilizzando Python e l'API Spark DataFrame, anche se sei nuovo nei big data.

Impara a trasformare le informazioni grezze e disordinate in dati strutturati pronti per l'analisi utilizzando i più potenti strumenti di manipolazione dei dati di Python.

Impara a pulire, trasformare e preparare dati disordinati e reali in set di dati strutturati pronti per l'analisi.

Padroneggia l'arte di pulire, rimodellare e preparare set di dati disordinati per l'analisi utilizzando i pacchetti R di base progettati per i moderni flussi di lavoro di data science.

Impara a pulire, trasformare e analizzare i dataset utilizzando la moderna programmazione Python e la libreria Pandas.

Costruisci una solida base in Python e Pandas per pulire, trasformare e gestire i flussi di lavoro dei dati per i moderni ruoli di ingegneria dei dati.

Costruisci solide basi nella preparazione dei dati imparando come importare, pulire e trasformare i dataset utilizzando i flussi di lavoro di Alteryx.

Scopri come trasformare i dati grezzi in informazioni significative e grafici accattivanti utilizzando la raccolta di pacchetti Tidyverse.