This Specialization equips learners with essential skills in Python-based data analysis using NumPy and Pandas. Starting with foundational numerical operations, learners progress to advanced data manipulation, cleaning, and transformation techniques. Through real-world datasets and case studies, participants will gain hands-on experience in building efficient workflows, handling missing values, managing time series, and applying advanced analytical techniques. By the end of the program, learners will be prepared to apply industry-relevant skills in data science, business intelligence, and analytics roles.



Spezialisierung für Data Analysis with NumPy and Pandas
Master Data Analysis with Python Libraries. Gain practical skills in NumPy and Pandas to clean, analyze, and transform real-world datasets.

Dozent: EDUCBA
Bei
enthalten
Empfohlene Erfahrung
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Apply NumPy and Pandas to clean, analyze, and transform structured and unstructured datasets.
Build efficient data workflows, including aggregation, filtering, joins, pivots, and time series analysis.
Implement real-world projects to convert raw datasets into actionable business and data science insights.
Überblick
Kompetenzen, die Sie erwerben
Werkzeuge, die Sie lernen werden
Was ist inbegriffen?

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Oktober 2025
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.
- Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
- Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
- Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
- Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von EDUCBA.

Spezialisierung - 3 Kursreihen
Was Sie lernen werden
Filter, group, aggregate, and reshape datasets using Pandas.
Handle missing values, manage indexes, and analyze time series.
Create pivot tables, crosstabs, and export data to CSV/Excel.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Was Sie lernen werden
Perform numerical operations and memory optimization with NumPy.
Create, join, pivot, and clean Pandas DataFrames effectively.
Apply aggregation, filtering, and workflows on real datasets.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Was Sie lernen werden
Manipulate arrays, linear algebra, and gradient descent in NumPy.
Clean, transform, and analyze retail datasets with Pandas.
Build pivot tables, groupby reports, and export business insights.
Kompetenzen, die Sie erwerben
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
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Vergleich mit ähnlichen Produkten
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| Teil von Coursera Plus |
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Häufig gestellte Fragen
The Specialization can typically be completed in 10 to 11 weeks, with a recommended commitment of 3–4 hours per week. This flexible schedule is designed to accommodate both students and working professionals, allowing learners to progress at a steady pace while balancing other responsibilities. By the end of the program, participants will have gained a solid foundation in NumPy and Pandas, along with practical, hands-on experience applying these tools to real-world data analysis projects.
Learners should have a basic understanding of Python programming, including familiarity with variables, loops, and functions. No prior experience with NumPy or Pandas is required, as the courses are structured to build skills from the ground up.
Yes. The courses are designed to be taken in sequence, starting with foundational concepts in NumPy and Pandas before moving into advanced techniques and case study–based projects. This progression ensures that each new skill builds on the previous one, creating a smooth and structured learning path.
Weitere Fragen
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