К содержимому
learnspaceYOUR NEXT CHAPTER
ПРОСТРАНСТВО ОБУЧЕНИЯ
ГлавнаяКаталог курсовМоё обучениеCoursera

Знания без границ

Учитесь у лучших университетов и компаний мира.

Открыть Coursera
Интеграция
Пространство университета
Моё пространствоСтраница курса
↵
ЯЛичный кабинетСтудент
© 2026 LearnSpaceКаждый день — возможность узнать больше.Помощь
Data Engineering with Python · LearnSpace
Назад в каталог
courseraАнализ данных

Data Engineering with Python

Курс от Chegg Skills
Начальный≈ 14.9 чАнглийский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

Data Engineering with Python teaches learners how to use Python and pandas to prepare, transform, and analyze structured data for modern data engineering workflows. Through hands-on coding exercises and practical projects, learners build foundational skills for working with datasets, cleaning data, performing transformations, and extracting meaningful insights. Throughout the course, learners configure a Python development environment, install and manage packages, and use the pandas library to load, clean, filter, transform, and analyze structured datasets. They practice handling missing values, aggregating information, reshaping data, and preparing datasets for downstream analysis through practical exercises that reflect common data engineering tasks. By the end of the course, learners will be able to prepare and transform structured datasets using Python and pandas, perform foundational data analysis, and apply programming techniques that support modern data engineering workflows.

Навыки, которые вы освоите

Pandas (Python Package)Data TransformationDescriptive StatisticsData PreprocessingData ManipulationData Import/ExportPackage and Software ManagementData CleansingData ValidationStatistical AnalysisData WranglingStatisticsData AnalysisData PipelinesData ProcessingData EngineeringExploratory Data AnalysisData QualityNumPyPython Programming

Программа курса

2 модулей · 187 учебных материалов

01 Introduction to pandas104 материалов

Overview: pandas fundamentals

Module overview: pandas fundamentalsЧтениеIntroductionЧтение

Python packages

Python packagesЧтениеKey termsЧтение

Учитесь у экспертов

Barry Finder

VP of Operations

Data Engineering with Python
В каталоге вашей программы

Инвестируйте в себя

Новые знания — в удобное для вас время.

Начать на Coursera

Обучение откроется на Coursera
в новой вкладке

Обучение на Coursera

≈ 14.9 ч

2 модулей

Язык: Английский

Часть программы вашего университета
IntroductionЧтение
Python packagesЧтение
ConclusionЧтение
Knowledge check: Python packagesЗадание

Installing Python packages

Installing Python packagesЧтениеKey termsЧтениеIntroductionЧтениеVerifying a packageЧтениеPackagesЧтениеInstalling a packageЧтениеImporting a packageЧтениеConclusionЧтениеKnowledge check: Installing Python packagesЗадание

Python package modules

Python package modulesЧтениеKey termsЧтениеIntroductionЧтениеFinding modulesЧтениеAccessing modules (method 1)ЧтениеAccessing modules (method 2)ЧтениеConclusionЧтениеKnowledge check: Python package modulesЗадание

Introduction to pandas

Introduction to pandasЧтениеKey termsЧтениеIntroductionЧтениеpandasЧтениеManipulating data with pandasЧтениеImporting data with pandasЧтениеConclusionЧтениеKnowledge check: Introduction to pandasЗадание

pandas DataFrame

pandas DataFrameЧтениеKey termsЧтениеIntroductionЧтениеImporting CSV filesЧтениеPractice importing CSV filesЧтениеImporting Excel filesЧтениеSpecifying a worksheetЧтениеImporting SQL database filesЧтениеStep 1: Import sqlalchemyЧтениеStep 2: Add credentialsЧтениеStep 3: Add the database typeЧтениеStep 4: Import the databaseЧтениеStep 5: Disconnect from the databaseЧтениеImporting JSON, HTML, and other file formatsЧтениеConclusionЧтениеKnowledge check: pandas DataFrameЗадание

pandas DataFrame characteristics

pandas DataFrame characteristicsЧтениеKey termsЧтениеIntroductionЧтениеinfo()Чтениеhead() and tail()Чтениеdescribe()ЧтениеshapeЧтениеsizeЧтениеConclusionЧтениеAdditional resourcesЧтениеKnowledge check: pandas DataFrame characteristicsЗадание

pandas Series

pandas SeriesЧтениеIntroductionЧтениеCreating a Series manuallyЧтениеCreating a Series from a listЧтениеCreating a Series from a DataFrameЧтениеConclusionЧтениеKnowledge check: pandas SeriesЗадание

pandas Series characteristics

pandas Series characteristicsЧтениеKey termsЧтениеIntroductionЧтениеhead()Чтениеtail()Чтениеdescribe()ЧтениеshapeЧтениеsizeЧтениеhasnansЧтениеConclusionЧтениеKnowledge check: pandas Series characteristicsЗадание

pandas Series custom indexing

pandas Series custom indexingЧтениеKey termsЧтениеIntroductionЧтениеCreating custom numeric indexesЧтениеExample: Create custom numeric indexesЧтениеCreating custom string indexesЧтениеConclusionЧтениеKnowledge check: pandas Series custom indexingЗадание

pandas Series conversions

pandas Series conversionsЧтениеIntroductionЧтениеConverting a pandas Series to a listЧтениеConverting a Series to a stringЧтениеConclusionЧтениеKnowledge check: pandas Series conversionsЗадание

pandas Series unique values

pandas Series unique valuesЧтениеKey termsЧтениеIntroductionЧтениеChecking for unique valuesЧтениеIdentifying non-unique valuesЧтениеReturning unique valuesЧтениеConclusionЧтениеKnowledge check: pandas Series unique valuesЗадание

Summary and assessment: Introduction to pandas

Summary and assessment: Introduction to pandasЧтениеSummaryЧтениеInstructionsЧтениеAssessment: Introduction to pandasЗадание
02Data manipulation with pandas83 материалов

Overview: Data manipulation with pandas

Overview: Data manipulation with pandasЧтениеIntroductionЧтение

pandas DataFrame reshaping

pandas DataFrame reshapingЧтениеKey termsЧтениеIntroductionЧтениеReplacing data in a DataFrameЧтениеCombining two DataFramesЧтениеRemoving a column from a DataFrameЧтениеTransposing a DataFrameЧтениеExample: Transpose a DataFrameЧтениеConclusionЧтениеKnowledge check: pandas DataFrame reshapingЗадание

pandas DataFrame sorting by values

pandas DataFrame sorting by valuesЧтениеKey termsЧтениеIntroductionЧтениеSorting a DataFrame by one columnЧтениеSorting by one column in ascending orderЧтениеSorting by one column in descending orderЧтениеSorting a DataFrame by multiple columns

pandas DataFrame sorting by index

pandas DataFrame sorting by indexЧтениеKey termsЧтениеIntroductionЧтениеSorting a DataFrame by row indexesЧтениеSorting by row indexes in ascending orderЧтениеSorting by row indexes in descending orderЧтение

pandas numbers

pandas numbersЧтениеIntroductionЧтениеsum()Чтениеcount()Чтениеmean()Чтениеmedian()Чтениеmode()Чтение

pandas strings

pandas stringsЧтениеIntroductionЧтениеupper()Чтениеlower()Чтениеcontains()Чтениеfind()Чтениеfindall()Чтение

pandas dates

pandas datesЧтениеKey termsЧтениеIntroduction Чтениеnow() Чтениеyear Чтениеmonth Чтениеmonth_name()Чтение

pandas missing data

pandas missing dataЧтениеIntroduction ЧтениеRemoving rows with missing values ЧтениеReplacing missing values ЧтениеUsing two lines of code ЧтениеUsing one line of code ЧтениеReplacing incorrect values
Чтение
Sorting a DataFrame by missing valuesЧтение
ConclusionЧтение
Knowledge check: pandas DataFrame sorting by valuesЗадание
Sorting a DataFrame by column labelsЧтение
ConclusionЧтение
Knowledge check: pandas DataFrame sorting by indexЗадание
min()Чтение
max()Чтение
std()Чтение
ConclusionЧтение
Knowledge check: pandas numbersЗадание
cat()Чтение
split()Чтение
ConclusionЧтение
Knowledge check: pandas stringsЗадание
day Чтение
week Чтение
day_name() Чтение
hour Чтение
minute Чтение
second Чтение
Conclusion Чтение
Knowledge check: pandas datesЗадание
Чтение
Using two lines of code Чтение
Using one line of code Чтение
Interpolating missing values Чтение
Linear interpolation Чтение
Previous valueЧтение
Conclusion Чтение
Knowledge check: pandas missing dataЗадание