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TOP-LEHRKRAFT

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
6 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Mittel
Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich
6 Stunden zu vervollständigen
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Was Sie lernen werden

  • Erkundung der EDA-Praktiken zur Bereinigung, Validierung und Zusammenführung von Daten

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Datenwrangling

Wichtige Details

Zertifikat zur Vorlage

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Kürzlich aktualisiert!

September 2025

Bewertungen

5 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung für Google Datenanalyse mit Python
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 5 Module

Fehlende oder doppelte Daten können in Datensätzen aus zahlreichen Gründen auftreten. Die Auswirkungen fehlender Werte können variieren, je nachdem, wie viele davon vorhanden sind. In diesem Modul lernen Sie Strategien für den Umgang mit fehlenden Dateneinträgen kennen, bestimmen, wann eine Deduplizierung erforderlich ist, und verwenden gängige Python-Funktionen für den Umgang mit Duplikaten.

Das ist alles enthalten

4 Videos1 Lektüre1 Aufgabe3 Unbewertete Labore

Ausreißer sind Datenpunkte, die sich von anderen abheben. Eine taktvolle Herangehensweise an Ausreißer erkennt die menschlichen Geschichten und realen Auswirkungen, die sie darstellen. In diesem Modul lernen Sie, welche Arten von Ausreißern es gibt, wie man mit ihnen umgeht und wie man sie visualisiert.

Das ist alles enthalten

2 Videos2 Lektüren1 Aufgabe

Datenmodelle funktionieren in der Regel besser mit numerischen Eingaben. Um dies zu erleichtern, werden kategoriale Daten für die Analyse in numerische Ziffern kodiert. In diesem Modul erfahren Sie, warum diese Umwandlung erforderlich ist, was Dummy-Variablen sind und wie Sie die richtige Kodierungsmethode auswählen.

Das ist alles enthalten

2 Videos2 Lektüren1 Aufgabe

Bei der Eingabevalidierung geht es darum, Daten gründlich auf Vollständigkeit zu prüfen und Fehler zu beseitigen. In diesem Modul erfahren Sie, warum die Validierung Fehler minimiert, wie man falsche Eingaben erkennt und warum sie für die Verknüpfung von Datensätzen unerlässlich ist.

Das ist alles enthalten

2 Videos1 Aufgabe2 Unbewertete Labore1 Plug-in

Überprüfen Sie alles, was Sie gelernt haben, und nehmen Sie an der Abschlussprüfung teil.

Das ist alles enthalten

1 Lektüre1 Aufgabe

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Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
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„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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Häufig gestellte Fragen