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
Clean Your Data · LearnSpace
Назад в каталог
courseraАнализ данных

Clean Your Data

Курс от Google
Средний≈ 6.4 чАнглийский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

In this course, you’ll explore three exploratory data analysis (EDA) practices: cleaning, joining, and validating. You'll discover the importance of these practices for data analysis, and you’ll use Python to clean, validate, and join data. By the end of this course, you will be able to: • Apply input validation skills to a dataset with Python • Explain the importance of input validation • Demonstrate how to transform categorical data into numerical data with Python • Explain the importance of categorical versus numerical data in a dataset • Explain the importance of recognizing outliers in a dataset • Demonstrate how to identify outliers in a dataset with Python • Understand when to contact stakeholders or engineers regarding missing values • Explain the importance of ethically considering missing values • Demonstrate how to identify missing data with Python

Навыки, которые вы освоите

Data WranglingData ProcessingData PreprocessingData Integration

Программа курса

5 модулей · 27 учебных материалов

01The challenge of missing or duplicate data9 материалов

The challenge of missing or duplicate data

Introduction to data cleaningВидеоMethods for handling missing data ВидеоData deduplication with PythonЧтениеAnnotated follow-along guide: Work with missing data in a Python notebook

Учитесь у экспертов

Google Career Certificates

Преподаватель курса

Clean Your Data
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

≈ 6.4 ч

5 модулей

Язык: Английский

Субтитры: Арабский, Французский, Украинский, Бразильский португальский, Корейский, Немецкий, Индонезийский, Турецкий, Испанский, Японский

Часть программы вашего университета
Лабораторная
Work with missing data in a Python notebookВидео
Remy: A day in the life of a data professionalВидео
Activity: Address missing dataЛабораторная
Exemplar: Address missing dataЛабораторная
Test your knowledge: The challenge of missing or duplicate dataЗадание
02The ins and outs of data outliers5 материалов

The ins and outs of data outliers

Account for outliersВидеоProtect the people behind the dataЧтениеIdentify and deal with outliers in PythonВидеоReference guide: How to handle outliersЧтениеTest your knowledge: The ins and outs of data outliersЗадание
03Change categorical data to numerical data5 материалов

Change categorical data to numerical data

Sort numbers versus namesВидеоLabel encoding in PythonВидеоOther approaches to data transformationЧтениеReference guide: Data cleaning in Python ЧтениеTest your knowledge: Changing categorical data to numerical dataЗадание
04Input validation6 материалов

Input validation

The value of input validationВидео Input validation with PythonВидеоIdentify: Python functions for cleaning dataPLUGINActivity: Validate and clean your dataЛабораторная Exemplar: Validate and clean your dataЛабораторнаяTest your knowledge: Input validationЗадание
05Review: Clean your data2 материалов

Review: Clean your data

Wrap-upЧтениеCourse 6 challenge: Data cleaningЗадание