Data cleaning con Pandas
Hannah Moreau
Corso online di data cleaning con Pandas – guida pratica passo passo
Data cleaning con Pandas
Dalla teoria alla pratica
Il corso di data cleaning con Pandas si sviluppa in 85 pagine e 10 capitoli. Pulirai e preparerai dataset disordinati usando Python Pandas per analisi affidabili e accurate. L'ultimo capitolo ti guida a realizzare un piccolo progetto completo da mettere in portfolio, mettendo insieme quanto visto nel corso. Puoi iniziare con l'anteprima gratuita e sbloccare il resto, insieme a tutto il catalogo, a 11,99 € al mese.
Anteprima gratuita delle prime 2 pagine. Abbonati per seguire tutto il corso.
Cosa imparerai
- Avere un quadro chiaro e ordinato di data cleaning con Pandas
- Scegliere con criterio l'ambiente di lavoro e gli strumenti
- Applicare un metodo passo per passo ottenendo risultati ripetibili
- Correggere da solo bug e configurazioni sbagliate
- Concludere il corso con un piccolo progetto completo da mettere in portfolio
Questo corso è adatto a chi si avvicina per la prima volta all'argomento.
Indice del corso
10 capitoli · 85 pagine · 10h di studio
- 01
Orientarsi nel mondo di data cleaning con Pandas
Cosa comprende la materia, cosa no, e come è organizzato il manuale.
- 02
Allestire il lavoro
Una checklist da seguire ogni volta, dalla preparazione al controllo finale.
- 03
I principi fondamentali
Le regole di base spiegate con esempi semplici e schemi riassuntivi.
Questo manuale è pronto per essere sbloccato
Sbloccalo ora insieme agli altri 19.000 corsi del catalogo a 11,99 € al mese. Disdici quando vuoi.
- 04
La prima applicazione pratica
Dalla teoria all'azione con script, configurazioni e progetti funzionanti.
- 05
Tecniche principali
Le tecniche più usate, quando sceglierle e come eseguirle correttamente.
- 06
Diagnosi e correzione: data cleaning con Pandas
Come individuare bug e configurazioni sbagliate e intervenire con metodo.
- 07
Casi pratici commentati: data cleaning con Pandas
Situazioni reali analizzate dall'inizio alla fine, con le scelte motivate.
- 08
Approfondimenti avanzati: data cleaning con Pandas
Strategie e varianti per affrontare i casi più complessi.
- 09
Routine e metodo di lavoro: data cleaning con Pandas
Abitudini e strumenti per mantenere i risultati nel tempo.
- 10
Progetto finale: data cleaning con Pandas
Mettere insieme tutto il percorso realizzando un piccolo progetto completo da mettere in portfolio.
Stai valutando altri titoli? Leggi la guida ai corsi di Data & Analytics con il percorso consigliato.
Domande sul corso
Quanto dura il corso di data cleaning con Pandas?
Il manuale conta 85 pagine in 10 capitoli, con una durata di studio stimata di 10h. Puoi leggerlo con i tuoi tempi.
Serve esperienza per iniziare il corso di data cleaning con Pandas?
Il livello indicato è «Principiante»: il corso è adatto a chi si avvicina per la prima volta all'argomento.
Il corso di data cleaning con Pandas include esercizi pratici?
Sì, ogni lezione include esempi svolti e si chiude con un riepilogo e un esercizio pratico con soluzione.
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Recensioni
4.3(9)buono, anche se avrei approfondito di piu la parte avanzata. l'ho usato subito su un progetto di lavoro. promosso.
I quiz alla fine di ogni lezione sono utilissimi per capire se hai capito davvero. Le spiegazioni animate dei passaggi mi hanno sbloccato. Vale l'abbonamento.
Lo consiglio a chi parte da zero, soprattutto per e preparerai dataset disordinati usando Python Pandas.
Gli esercizi su e preparerai dataset disordinati usando Python Pandas mi hanno aiutato a fissare i concetti. Promosso.
ho preso "data cleaning con pandas" quasi per curiosità e invece mi è servito subito. le spiegazioni animate dei passaggi mi hanno sbloccato.
Mi interessava soprattutto e preparerai dataset disordinati usando Python Pandas e non sono rimasto deluso.
Cercavo un corso serio di questo tipo e "Data cleaning con Pandas" è stato perfetto. Ho provato gli esempi passo passo e funzionano davvero. Promosso.
Prima di "Data cleaning con Pandas" non sapevo da dove iniziare, ora ho le idee chiare. Ho provato gli esempi passo passo e funzionano davvero. Promosso.
Avrei voluto qualche esempio in più su e preparerai dataset disordinati usando Python Pandas, ma nel complesso buono. L'ho usato subito su un progetto di lavoro. Consigliato.