In diesem Kurs lernen Sie drei Praktiken der explorativen Datenanalyse (EDA) kennen: Bereinigung, Zusammenführung und Validierung. Sie werden die Bedeutung dieser Verfahren für die Datenanalyse entdecken und Python zum Bereinigen, Validieren und Zusammenführen von Daten verwenden.



Bereinigen Sie Ihre Daten
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Google Datenanalyse mit Python

Dozent: Google Career Certificates
TOP-LEHRKRAFT
Bei enthalten
Was Sie lernen werden
Erkundung der EDA-Praktiken zur Bereinigung, Validierung und Zusammenführung von Daten
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Datenwrangling
Wichtige Details

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September 2025
5 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- 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.
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1 Lektüre1 Aufgabe
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Häufig gestellte Fragen
Unternehmen jeder Art und Größe haben Geschäftsprozesse, bei denen riesige Datenmengen anfallen. Jeden Moment werden alle Arten von Informationen von Computern, dem Internet, Telefonen, Texten, Streaming-Videos, Fotos, Sensoren und vielem mehr erzeugt. In der globalen digitalen Landschaft sind die Daten zunehmend unpräzise, chaotisch und unstrukturiert. Da die Geschwindigkeit und Vielfalt der Daten exponentiell zunimmt, haben Unternehmen Schwierigkeiten, damit Schritt zu halten.
Die Datenwissenschaft ist ein Teilbereich der Wissenschaft, der Rohdaten nutzt, um neue Wege der Modellierung und des Verständnisses von Unbekanntem zu schaffen. Um Erkenntnisse zu gewinnen, sind Unternehmen auf Datenexperten angewiesen, die Daten erfassen, organisieren und interpretieren, um sie für interne Projekte und Prozesse zu nutzen. Datenwissenschaftler stützen sich auf eine Kombination von wichtigen Fähigkeiten, darunter Statistik, wissenschaftliche Methoden, Datenanalyse und künstliche Intelligenz.
Ein Datenexperte ist ein Begriff, der jede Person beschreibt, die mit Daten arbeitet und/oder über Datenkenntnisse verfügt. Ein Datenexperte ist zumindest in der Lage, Daten zu erkunden, zu bereinigen, auszuwählen, zu analysieren und zu visualisieren. Sie können auch gut mit dem Schreiben von Code umgehen und sind mit den Techniken vertraut, die von Statistikern und Ingenieuren für maschinelles Lernen verwendet werden, einschließlich der Erstellung von Modellen, der Entwicklung algorithmischen Denkens und der Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen.
Datenexperten sind für das Sammeln, Analysieren und Interpretieren großer Datenmengen in einer Vielzahl unterschiedlicher Organisationen verantwortlich. Die Rolle eines Datenexperten wird von Unternehmen zu Unternehmen unterschiedlich definiert. Im Allgemeinen verfügen Datenexperten über technische und strategische Fähigkeiten, die fortgeschrittene analytische Fähigkeiten wie Datenmanipulation, Versuchsplanung, prädiktive Modellierung und maschinelles Lernen erfordern. Sie führen eine Vielzahl von Aufgaben im Zusammenhang mit dem Sammeln, Strukturieren, Interpretieren, Überwachen und Berichten von Daten in zugänglichen Formaten aus, damit die Beteiligten die Daten verstehen und effektiv nutzen können. Letztlich hilft die Arbeit von Datenexperten Organisationen, fundierte, ethische Entscheidungen zu treffen.
Große Datenmengen - und die zur Verwaltung und Analyse dieser Daten erforderliche Technologie - werden immer leichter zugänglich. Aus diesem Grund gibt es immer mehr Karrieremöglichkeiten für Menschen, die mithilfe von Daten Geschichten erzählen können, wie z. B. leitende Fachkräfte für Datenanalyse und Data Scientists. Diese Fachleute sammeln, analysieren und interpretieren große Datenmengen in einer Vielzahl unterschiedlicher Organisationen. Ihre Aufgaben erfordern fortgeschrittene analytische Fähigkeiten wie Datenmanipulation, Versuchsplanung, Prognosemodellierung und maschinelles Lernen.
Weitere Fragen
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