我什么时候能看到讲座和作业？

要获得课程资料、作业和证书，您需要在注册课程时购买证书体验。您可以尝试免费试听，或申请资助。课程可能提供 "完整课程，无证书"。通过该选项，您可以查看所有课程资料，提交必要的评估，并获得最终成绩。这也意味着您无法购买证书体验。

订阅此证书能得到什么？

注册课程后，您就可以访问证书中的所有课程，并在完成作业后获得证书。您的电子证书将被添加到您的 "成就 "页面--在那里，您可以打印证书或将其添加到您的 LinkedIn 个人资料中。

适用于数据工程的 Python 项目

适用于数据工程的 Python 项目

Q: 我什么时候能看到讲座和作业？

要获得课程资料、作业和证书，您需要在注册课程时购买证书体验。 您可以尝试免费试听，或申请资助。课程可能提供 "完整课程，无证书"。通过该选项，您可以查看所有课程资料，提交必要的评估，并获得最终成绩。这也意味着您无法购买证书体验。

本课程是多个项目的一部分。

位教师：Ramesh Sannareddy另外 2 个

73,684 人已注册

包含在中

3个模块

深入了解一个主题并学习基础知识。

852 条评论

中级等级

推荐体验

灵活的计划

1 周在 10 小时一周

自行安排学习进度

90%

大多数学生喜欢此课程

3个模块

深入了解一个主题并学习基础知识。

852 条评论

中级等级

推荐体验

灵活的计划

1 周在 10 小时一周

自行安排学习进度

90%

大多数学生喜欢此课程

您将学到什么

展示使用 Python 处理和操作数据的技能
使用 Python 实施网络抓取并使用 API 提取数据
扮演数据工程师的角色，在实际项目中提取、转换和加载数据
使用 Jupyter 笔记本和集成开发环境完成项目

您将获得的技能

类别：Data Access
类别：Data Integration
类别：Unit Testing
类别：Programming Principles
类别：Data Wrangling
类别：Extract, Transform, Load
类别：Web Scraping
类别：Data Capture
类别：Package and Software Management
类别：Data Pipelines
类别：Data Transformation
类别：Style Guides
类别：Database Management
类别：Databases
类别：Maintainability

您将学习的工具

类别：Integrated Development Environments
类别：Application Programming Interface (API)
类别：Python Programming

要了解的详细信息

可分享的证书

添加到您的领英档案

作业

4 任务¹

AI 评分请参见免责声明

授课语言：英语（English）

积累特定领域的专业知识

此课程作为的一部分提供

在注册此课程时，您还需要选择一个特定的合作项目。

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3个模块

在这个数据工程项目中展示你的 Python 技能！本短期课程旨在通过实施各种收集和处理数据的技术来应用您的 Python 基础技能。

您将扮演数据工程师的角色，从多个来源提取数据，并将数据转换为特定格式，以便加载到数据库中进行分析。您还将展示网络搜索和利用 API 提取数据的知识。在这个实践项目结束时，您将熟练掌握使用集成开发环境和 Python 编程进行数据提取、转换和加载 (ETL) 的重要技能。完成本课程后，您还将为自己的投资组合增添新的亮点！先修课程 *IBM 的 *Python for Data Science, AI and Development** 课程是本项目课程的先修课程。请确保在学习本课程之前，您已经完成了 IBM 的 Python 数据科学、人工智能和开发课程，或者在使用 Python 和数据方面具有同等水平。注意：本课程不打算教授 Python，也没有太多新的教学内容。它主要是为了让您应用已有的 Python 知识。

单元详情

模块 1 向您介绍提取、转换和加载操作的基础知识。您将学习使用网络搜刮技术和 API 从网页中提取所需的信息。您还将使用 Python 访问数据库，并将处理过的信息保存为数据库中的表格。

涵盖的内容

5个视频3篇阅读材料2个作业4个应用程序项目1个插件

5个视频总计25分钟

课程介绍3分钟
演示：使用集成开发环境6分钟
提取、转换、加载（ETL）7分钟
(可选）网络抓取5分钟
[单选] REST API 和 HTTP 请求5分钟

3篇阅读材料总计13分钟

完成课程的有用提示2分钟
先修课程和课程大纲10分钟
模块摘要：提取、转换、加载（ETL）1分钟

2个作业总计25分钟

分级测验：提取、转换、加载（ETL）15分钟
实践测验：提取、转换、加载（ETL）10分钟

4个应用程序项目总计120分钟

实践实验室：IDE 入门15分钟
实践实验室：提取、转换、加载（ETL）30分钟
实践实验室：使用应用程序接口进行网络搜索和数据提取45分钟
实践实验室：使用 Python 脚本访问数据库30分钟

1个插件总计5分钟

阅读查询 SQLite3 数据库5分钟

在本课中，您将完成两个项目，一个用于实践，一个用于评估，以应用所学知识。在这些项目中，您将使用网络搜刮和使用 REST API 和 Python 访问数据库，实施在上一门课程和上一个模块中学到的有关提取、转换和加载流程的技能。

涵盖的内容

2篇阅读材料1个作业1次同伴评审3个应用程序项目3个插件

2篇阅读材料总计15分钟

祝贺和下一步行动10分钟
课程团队的感谢5分钟

1个作业总计15分钟

分级测验：期末项目15分钟

1次同伴评审总计60分钟

方案 2 - Peer-to-Peer 评分：最终项目--提交和评估60分钟

3个应用程序项目总计180分钟

方案 1 - AI 分级：最终项目 - 提交和评估60分钟
实践项目：提取、转换和加载 GDP 数据60分钟
最终项目获取和处理全球最大银行的信息60分钟

3个插件总计25分钟

实践项目概述5分钟
最终项目概述5分钟
阅读：最终项目提交指南和交付成果15分钟

在本奖励模块中，您将熟悉 Python 增强提案 (PEP8) 样式指南中记录的最佳编码实践。您将学习静态代码分析，确保代码符合编码规则。接下来，您将学习如何创建和运行单元测试。最后，您将学习如何创建、验证和运行 Python 包。

涵盖的内容

3个视频2篇阅读材料1个作业3个应用程序项目2个插件

3个视频总计19分钟

Python 风格指南和编码实践6分钟
单元测试7分钟
包装5分钟

2篇阅读材料总计7分钟

模块介绍2分钟
模块摘要：Python 编码实践和打包概念5分钟

1个作业总计10分钟

实践测验：Python 编码实践和打包概念10分钟

3个应用程序项目总计90分钟

实践实验室：静态代码分析30分钟
实践实验室：单元测试实践课程和作业30分钟
实践实验室：关于 Python 打包的实践课程和作业30分钟

2个插件总计7分钟

阅读静态代码分析资源2分钟
小册子：Python 编码实践和打包概念5分钟

获得职业证书

将此证书添加到您的 LinkedIn 个人资料、简历或履历中。在社交媒体和绩效考核中分享。

位教师

授课教师评分

(215个评价)

Ramesh Sannareddy

IBM

24 门课程519,852 名学生

提供方

IBM

学生评论

5 stars
77.51%
4 stars
14.40%
3 stars
3.62%
2 stars
1.75%
1 star
2.69%

显示 3/852 个

已于 Dec 20, 2023审阅

This course provided a rigorous and helpful application of web scraping and ETL concepts in Python.

已于 May 18, 2023审阅

Challenging and informative. Some difficulty interacting with the IBM Cloud unrelated to Coursera.

已于 Aug 5, 2024审阅

I have just one suggestion: please use simpler code in the projects you provided, as I was able to complete them using much easier code than what you offered.