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 Transformation and Manipulation · LearnSpace
Назад в каталог
courseraАнализ данных

Data Transformation and Manipulation

Курс от Coursera test skills
Уровень не указан≈ 10.1 чАнглийский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

Learn how to transform, reshape, and manipulate datasets through this comprehensive course in the Data Analytics Skill Path. You will develop critical competencies including applying data transformation operations to derive new columns, normalizing numeric features, preparing feature sets for predictive modeling, converting continuous variables into categorical variables through binning, reshaping datasets with pivoting and unpivoting, combining datasets with merging and joining, and isolating data through filtering and subsetting. Through hands-on practice with Python and Pandas, you will apply practical techniques to prepare datasets for analysis and predictive modeling. This course combines expertise from Google, Edureka, IBM, and Packt, providing multiple perspectives on data transformation and manipulation. You will progress from understanding data types and structures to performing exploratory data analysis, carrying out preprocessing and data wrangling, and finally applying transformations in practice with Pandas. The curriculum balances theoretical understanding with practical exercises, preparing you to confidently manage, manipulate, and prepare data for predictive modeling and other advanced analytics tasks. Perfect for aspiring data analysts seeking hands-on skills in data transformation, feature engineering, and practical dataset preparation.

Навыки, которые вы освоите

Predictive ModelingPandas (Python Package)Data CleansingData AnalysisPivot Tables And ChartsData IntegrationData TransformationData WranglingData QualityAnalysisExploratory Data AnalysisDescriptive StatisticsData ManipulationFeature EngineeringData PreprocessingUnstructured Data

Программа курса

7 модулей · 89 учебных материалов

01Personalize your learning path1 материалов
Personalize your learning pathЗадание
02 Data Types and Structures25 материалов

Data exploration

Course IntroductionЧтениеModule Resources & Required FilesЧтение

Учитесь у экспертов

Professionals from the Industry

Преподаватель курса

Data Transformation and Manipulation
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

≈ 10.1 ч

7 модулей

Язык: Английский

Субтитры: Арабский, Французский, Узбекский, Украинский, Китайский (Китай), Греческий, Итальянский, Бразильский португальский, Вьетнамский, Нидерландский, Корейский, Немецкий, Пушту, Русский, Тайский, Индонезийский, Шведский, Турецкий, Азербайджанский, Испанский, Хинди, Японский, Казахский, Венгерский, Польский

Часть программы вашего университета
Introduction to data explorationВидео
Hallie: Fascinating data insights Видео

Collect data

Data collection in our worldВидеоDetermine what data to collectВидеоSelect the right dataЧтениеTest your knowledge on collecting data Задание

Differentiate data formats and structures

Discover data formatsВидеоData formats in practiceЧтениеOptional Self-Reflection: Unstructured dataЗаданиеContinue exploring structured dataВидеоThe effects of different structuresЧтениеDifferentiate data typesPLUGINData modeling levels and techniquesЧтениеTest your knowledge on data formats and structuresЗадание

Explore data types, fields, and values

Know the type of data you are working withВидеоUse Boolean logicЧтениеData table componentsВидеоStep-by-Step: Meet wide and long data ЧтениеMeet wide and long dataВидеоTransforming dataЧтениеHands-On Activity: Introduction to KaggleЗаданиеTest your knowledge on data types, fields, and values Задание

Module 1 challenge

Glossary terms from module 1Чтение
03Skill Assessment 13 материалов

Lesson

Practice for Data Transformation and ManipulationЗаданиеLearner Expectations for AssessmentЧтениеCheckpoint 1 of 2: Data Transformation and ManipulationЛабораторная
04Introduction to (Exploratory Data Analysis) EDA35 материалов

Understanding EDA

Module Resources & Required FilesЧтениеWhat is EDA?ВидеоUnivariate Analysis: Data and OutliersВидеоUnivariate Analysis: Kurtosis and Chart TypesВидеоMultivariate AnalysisВидеоMultivariate Analysis: Covariance, Correlation, and AssociationВидеоMultivariate Analysis: Correlation MatrixВидеоMultivariate Analysis: Scatter Plots and HeatMapsВидеоUnderstanding Exploratory Data Analysis (EDA)ЧтениеPractice Quiz : Understanding EDAЗадание

Data Cleaning and Pre-processing

Identifying and Handling Missing DataВидеоSampling MethodsВидеоMean Median Mode ImputationВидеоData Normalization and Standardization ВидеоMethods to Transform DataВидео Univariate, Bivariate and Multivariate ImputationВидео

Feature Engineering and Data Transformation

Introduction to Feature Engineering ВидеоFeature TransformationВидеоEncoding: One Hot EncodingВидеоEncoding: Label EncodingВидеоAutofeat LibraryВидеоDemonstration I: Setting up the ScenarioВидео
05Data Wrangling9 материалов

Data Wrangling

Pre-processing Data in PythonВидеоDealing with Missing Values in PythonВидеоData Formatting in PythonВидеоData Normalization in PythonВидеоBinning in PythonВидеоTurning Categorical Variables into Quantitative Variables in PythonВидеоLesson SummaryЧтениеPractice Quiz: Data WranglingЗадание

Quiz: Data Wrangling

Cheat Sheet: Data WranglingPLUGIN
06Pandas13 материалов

Prerequisite - Pandas

IntroductionВидеоSeriesВидеоDataFrameВидеоOperations: Part 1ВидеоOperations: Part 2ВидеоIndexesВидеоloc and ilocВидеоReading CSVВидеоMerging: Part 1ВидеоgroupbyВидеоMerging: Part 2ВидеоPivot TablesВидеоExploring Pandas DataFramesDIALOGUE
07Skill Assessment 23 материалов

Lesson

Practice for Data Transformation and ManipulationЗаданиеLearner Expectations for AssessmentЧтениеCheckpoint 2 of 2: Data Transformation and ManipulationЗадание
Demonstration I: Understanding the DataВидео
Demonstration II: Visualizing and Handling Missing DataВидео
Demonstration III: Scaling and Imputation of DataВидео
Demonstration IV: Train Test SplitВидео
Demonstration V: Stratified K-Fold Cross-ValidationВидео
Demonstration VI: Sampling and EvaluationВидео
Best Practices in Data Pre-processing Чтение
Practice Quiz : Data Cleaning and Pre-processingЗадание
Demonstration II: Data TransformationВидео
Demonstration III: EncodingВидео
Demonstration IV: AutofeatВидео
Overview of Autofeat libraryЧтение
Practice Quiz : Feature Engineering and Data TransformationЗадание