Datenerfassung und -integration mit Python und SQL

Rohdaten sind selten bereit für die Analyse. Sie sind oft über Datenbanken, Websites und externe APIs verteilt. Zu wissen, wie man diese Informationen effizient sammelt und vereinheitlicht, ist der erste grundlegende Schritt eines erfolgreichen Datenprojekts. In diesem textbasierten Kurs lernen Sie, wie Sie robuste Pipelines erstellen, die Daten aus verschiedenen Quellen sammeln und in saubere, strukturierte Datensätze integrieren.Sie werden vom manuellen Kopieren von Daten zum Schreiben automatisierter Python-Skripte und SQL-Abfragen übergehen, die Herausforderungen in der realen Welt mit Vertrauen bewältigen. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die Grundprinzipien von Datenpipelines, Schemata und gängigen Formaten wie JSON, CSV und XML. - Abfrage relationaler Datenbanken mit SQL, um die genauen Datensätze zu extrahieren und zu filtern, die Sie benötigen. - Scrapen Sie Webseiten ethisch mit Beautiful Soup, um unstrukturierte Online-Informationen zu extrahieren. - Stellen Sie eine Verbindung zu modernen Web-APIs her, um Echtzeitdaten mithilfe einer sicheren Authentifizierung programmatisch abzurufen. - Zusammenführen und Transformieren von nicht übereinstimmenden Datensätzen mit Pandas, um einheitliche, saubere Datenstrukturen zu erstellen. - Validieren Sie die Qualität eingehender Daten mit modernen Python-Typhinweisen und strukturierten Validierungstechniken. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Konzepten der Datenstrukturen und Speicher. Schritt für Schritt werden Sie durch Datenbankabfragen, Web-Scraping, API-Nutzung und Datenzusammenführungstechniken geführt. Sie werden klare Erklärungen lesen, praktische Code-Snippets studieren und schriftliche Übungen durchführen, um Ihre Fähigkeiten zu verstärken. Dieses Programm wurde für absolute Anfänger in der Datentechnik oder -analyse entwickelt und erfordert nur eine grundlegende Vertrautheit mit Python.Starten Sie noch heute mit dem Aufbau Ihrer ersten automatisierten Datenpipelines.