数据工程 Python 和 Pandas

Duke University

数据工程 Python 和 Pandas

本课程是数据工程的 Python、Bash 和 SQL 要素专项课程的一部分

Kennedy Behrman

Noah Gift

位教师：Kennedy Behrman

30,765 人已注册

包含在中

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深入了解一个主题并学习基础知识。

270 条评论

初级等级

推荐体验

灵活的计划

5 周在 10 小时一周

自行安排学习进度

96%

大多数学生喜欢此课程

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灵活的计划

5 周在 10 小时一周

自行安排学习进度

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大多数学生喜欢此课程

您将学到什么

设置已配置的 Python 项目环境
使用 Pandas 库将数据读写到数据结构和文件中
使用 Vim 和 Visual Studio Code 编写 Python 代码

您将获得的技能

您将学习的工具

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作业

25 项作业

授课语言：英语（English）

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积累特定领域的专业知识

本课程是数据工程的 Python、Bash 和 SQL 要素专项课程专项课程的一部分

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向行业专家学习新概念
获得对主题或工具的基础理解
通过实践项目培养工作相关技能
获得可共享的职业证书

该课程共有4个模块

在数据工程专业 Python、Bash 和 SQL Essentials 的第一门课程中，您将学习如何建立一个可利用第三方库的版本控制 Python 工作环境。您将学习使用 Python 和强大的 Pandas 库进行数据分析和处理。此外，您还将学习 Vim 和 Visual Studio Code 这两种常用的软件编写工具。本课程对于初学者和中级水平的学生来说非常有价值，有助于他们作为数据工程师开始转换和处理数据。

在本 Module 中，您将学习如何使用第三方库建立隔离的 Python 环境，并通过建立包括 Pandas 和 Jupyter 在内的虚拟环境进行应用。

涵盖的内容

15个视频13篇阅读材料6个作业1个讨论话题6个非评分实验室

15个视频总计72分钟

数据工程 Python、Bash 和 SQL 基础概述 7分钟
认识您的课程讲师肯尼迪-贝尔曼 1分钟
关键概念概述 6分钟
设置 Python 环境简介 0分钟
在 Python 中使用 pip 安装软件包 6分钟
用 Python 保存需求文件 3分钟
创建和使用 Python 虚拟环境 6分钟
Python 中的表达式语句 3分钟
Python 中的赋值语句 5分钟
Python 中的导入语句 4分钟
Python 中的其他简单语句 5分钟
Python 中的复合语句 5分钟
Python 中的 If 语句 7分钟
Python 中的 While 循环 5分钟
Python 中的函数 8分钟

13篇阅读材料总计130分钟

关键术语 10分钟
报告课程问题 10分钟
关键术语 10分钟
认识您的支持教员Alfredo Deza 和 Noah Gift 10分钟
课程结构和讨论礼仪 10分钟
入门与最佳实践 10分钟
关键术语 10分钟
课程反思 10分钟
关键术语 10分钟
课程反思 10分钟
关键术语 10分钟
评估为真或假 10分钟
课程反思 10分钟

6个作业总计330分钟

Python 语句 30分钟
小测验--设置你的 Python 环境 180分钟
作业陈述 30分钟
导入声明 30分钟
如果语句 30分钟
While 循环 30分钟

1个讨论话题总计10分钟

见面会（可选） 10分钟

6个非评分实验室总计360分钟

使用 pip 命令安装软件包 60分钟
导出需求文件 60分钟
创建虚拟环境 60分钟
练习使用表达式语句 60分钟
装饰器功能 60分钟
设置 Python 环境 60分钟

在本模块中，您将学习如何创建和使用 Python 序列、字典、集合、列表理解和生成器。此外，您还将学习如何通过在 Jupyter Notebook 中操作客户端数据来应用这些知识。

涵盖的内容

12个视频6篇阅读材料8个作业5个非评分实验室

12个视频总计65分钟

Python 基础入门 1分钟
Python 中的序列 8分钟
Python 中的列表和元组 6分钟
Python 中的字符串 11分钟
用 Python 创建范围对象 3分钟
用 Python 创建字典 5分钟
用 Python 访问字典数据 4分钟
Python 中的字典视图 3分钟
Python 中的集合和集合操作 7分钟
Python 中的列表理解 7分钟
Python 中的生成器表达式 4分钟
Python 中的生成器函数 7分钟

6篇阅读材料总计60分钟

关键术语 10分钟
课程反思 10分钟
关键术语 10分钟
课程反思 10分钟
关键术语 10分钟
课程反思 10分钟

8个作业总计240分钟

Python 基本概念 30分钟
序列操作 30分钟
列表和元组 30分钟
范围对象 30分钟
访问字典中的数据 30分钟
集合和集合运算 30分钟
列表理解 30分钟
生成器表达式 30分钟

5个非评分实验室总计300分钟

在 Python 中练习使用字符串 60分钟
用 Python 创建字典 60分钟
Python 中的字典视图 60分钟
Python 中的综合和生成器 60分钟
练习基本 Python 语 60分钟

在本 Modulation 中，您将学习如何将数据 Load 到 Pandas DataFrame 中，并编写语句从 DataFrame 中选择列和行。此外，您还将应用比较和 Boolean Operator 作为选择数据的方法。

涵盖的内容

10个视频7篇阅读材料4个作业8个非评分实验室

10个视频总计63分钟

Python 数据入门：Pandas 及其替代品 1分钟
用 Python 创建 Pandas 数据框 4分钟
调查 Pandas DataFrame 中的数据 7分钟
在 Pandas 数据帧中选择数据 7分钟
操作 Pandas 数据框 5分钟
更新 Pandas DataFrame 数据 5分钟
在 Pandas 数据帧中应用函数 6分钟
在 Python 中创建 NumPy 数组 16分钟
Python 中的 Spark 和 PySpark 数据框架 6分钟
用 Python 创建 Dask 数据框 7分钟

7篇阅读材料总计70分钟

关键术语 10分钟
课程反思 10分钟
关键术语 10分钟
课程反思 10分钟
关键术语 10分钟
极地 10分钟
课程反思 10分钟

4个作业总计120分钟

熊猫和替代品 30分钟
NumPy 30分钟
PySpark 30分钟
达斯克 30分钟

8个非评分实验室总计480分钟

创建数据框 60分钟
查看数据框中的数据 60分钟
在 Pandas 数据帧中选择数据 60分钟
操作数据框 60分钟
更新数据帧中的数据 60分钟
在 Pandas 数据帧中应用函数 60分钟
使用 Polars 操纵 DataFrames 以获得洞察力 60分钟
熊猫和替代品 60分钟

本周，您将学习一些常用开发环境的基础知识，并通过在 Vim 和 Visual Studio Code 中编写代码加以应用。此外，您还将学习如何将代码检查到 Git 代码库中。

涵盖的内容

12个视频8篇阅读材料7个作业8个非评分实验室

12个视频总计48分钟

Python 开发环境简介 0分钟
Vim 正常模式简介 7分钟
在 Vim 中从普通模式切换到插入和可视模式 5分钟
使用 Vim 命令行 7分钟
Vim 配置 4分钟
Visual Studio Code 简介 2分钟
设置 Visual Studio 代码 3分钟
调试 Visual Studio 代码 3分钟
什么是版本控制？ 3分钟
Git 简介和 Git 概念 8分钟
使用 GitHub 进行版本控制 6分钟
数据工程 Python 和 Pandas 摘要 0分钟

8篇阅读材料总计80分钟

关键术语 10分钟
课程反思 10分钟
关键术语 10分钟
课程反思 10分钟
关键术语 10分钟
课程反思 10分钟
下一步工作 10分钟
分享您的学习经验 10分钟

7个作业总计225分钟

数据工程 Python 和 Pandas 累计测验 45分钟
插入和可视模式 30分钟
Vim 命令行模式 30分钟
Visual Studio Code 的功能 30分钟
版本控制 30分钟
Git 命令 30分钟
托管 Git 30分钟

8个非评分实验室总计480分钟

Vim 基本命令 60分钟
探索 Visual Studio 代码 60分钟
Visual Studio 代码调试器 60分钟
设置和供应 Python 项目 60分钟
Pandas 的最后挑战：寿命与幸福 60分钟
最终 Jupyter 沙盒 60分钟
最终 VS 代码沙盒 60分钟
最终沙盒 Linux 桌面 60分钟

获得职业证书

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Felipe M.

自 2018开始学习的学生

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Jennifer J.

自 2020开始学习的学生

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学生评论

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2.22%

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AS

已于 Oct 19, 2025审阅

The Python course has helped a lot for grooming my knowledge.

CY

已于 Jul 4, 2022审阅

It's all overview tool that need to use for work in data engineer

BL

已于 Jun 29, 2022审阅

Good for quick basics of working with bash, github, python, virtual environments and such

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