Fondamenti di Data Wrangling e Pulizia dei Dati con Python

I dati grezzi del mondo reale sono raramente puliti o pronti per un'analisi immediata. Per estrarre intuizioni significative, devi prima padroneggiare l'arte di preparare, pulire e strutturare i tuoi set di dati. Questo corso basato su testo ti guida attraverso i flussi di lavoro essenziali del data wrangling usando Python, facendoti passare dalla gestione di dati caotici e disordinati alla scrittura di pipeline di preparazione pulite e riproducibili. Lavorando attraverso spiegazioni pratiche e scritte ed esempi di codice strutturati, svilupperai la fiducia necessaria per manipolare dati di qualsiasi forma o dimensione. Imparerai a identificare le incoerenze, a ristrutturare le tabelle e ad assicurarti che i tuoi dati siano altamente accurati e pronti per la modellazione o la visualizzazione a valle. Cosa imparerai: - Comprendere le strutture dati fondamentali usando gli array NumPy e i DataFrame Pandas. - Pulire set di dati disordinati identificando i valori mancanti, rimuovendo i duplicati e correggendo i tipi di dati. - Filtrare, raggruppare e aggregare i dati per estrarre intuizioni specifiche e altamente pertinenti. - Rimodellare e unire più set di dati usando operazioni di join, concatenazione e pivot. - Applicare le moderne pratiche di dati Python, inclusa la concatenazione di metodi e l'utilizzo di tipi di dati backend efficienti. - Manipolare dati di serie temporali con ricampionamento e indicizzazione basata sul tempo. Il corso inizia con la terminologia chiave e i concetti fondamentali della struttura dei dati prima di passare, passo dopo passo, a tecniche pratiche di pulizia, trasformazione e ristrutturazione. Leggerai spiegazioni dettagliate, analizzerai chiari frammenti di codice e completerai esercizi scritti per consolidare le tue abilità. Questo corso è interamente progettato per principianti che desiderano lavorare con i dati. Non è richiesta alcuna esperienza precedente in data science, sebbene una familiarità di base con la sintassi introduttiva di Python sia utile. Inizia oggi stesso a costruire set di dati puliti e affidabili per i tuoi progetti di dati.