Data Wrangling con Python, NumPy e pandas

I dati grezzi sono raramente pronti per l'analisi, spesso contenenti valori mancanti, formattazione incoerente e problemi strutturali. Imparare a pulire e preparare questi dati è il passo più critico nel flusso di lavoro di qualsiasi professionista dei dati. Questo corso basato su testo ti guida da set di dati grezzi e caotici a dati puliti e strutturati pronti per la modellazione. Costruirai una solida base nella manipolazione dei dati utilizzando librerie Python standard del settore. Cosa imparerai: Comprendere le strutture dati fondamentali e come i dati sono rappresentati in Python; Pulire set di dati disordinati gestendo valori mancanti, duplicati e tipi di dati errati; Manipolare array multidimensionali in modo efficiente utilizzando NumPy; Filtrare, raggruppare e aggregare set di dati complessi utilizzando pandas; Applicare pratiche moderne di Data Wrangling, inclusi il type hinting di base e il caricamento dei dati efficiente in termini di memoria; Rimodellare e unire più fonti di dati in formati unificati. Inizierai con i concetti fondamentali delle strutture dati prima di passare alla manipolazione pratica con NumPy e pandas, apprendendo attraverso chiare spiegazioni scritte ed esempi di codice pratici. Progettato per principianti assoluti nell'analisi dei dati, senza alcuna esperienza precedente di Data Wrangling richiesta. Inizia a leggere oggi per costruire le competenze essenziali di preparazione dei dati di cui ogni professionista dei dati ha bisogno.