Exploring and Analyzing Fifa's Datasets Using Python

von
Coursera Project Network
In diesem angeleitetes Projekt werden Sie:

Prepare a dataset for analysis

Analyze the dataset to gain useful insights

Clock1 Hour 30 Minutes
BeginnerAnfänger
CloudKein Download erforderlich
VideoVideo auf geteiltem Bildschirm
Comment DotsEnglisch
LaptopNur Desktop

In this 1-hour long project-based course, you will learn how to load a dataset into a pandas dataframe, you will learn how to tidy a messy dataset (Data Tidying), you will get to also visualize the dataset using Matplotlib and seaborn, you will learn how to engineer new features, you will also get to learn how to merge datasets (Data Integration) By the end of this project, you will be able to fully analyze a FIFA dataset using python’s Pandas library. Throughout the tasks you will be able to identify and apply the key aspects about data analysis such as Data Cleaning, Data transformation, Data Visualization , Data tidying and feature engineering. All these skills are crucial to the world of data engineering and are very beneficial in today’s job market that is leaning more and more towards utilizing data in every way Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

Kompetenzen, die Sie erwerben werden

  • Information Engineering
  • Data Analysis
  • Pandas
  • Data Visualization (DataViz)
  • Data Tidying

Schritt für Schritt lernen

In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:

  1. Load the Datasets

  2. Tidy the Dataset

  3. Visualize the Dataset

  4. Engineer Features

  5. Merges the Datasets

  6. Create a Radar Plot

Ablauf angeleiteter Projekte

Ihr Arbeitsbereich ist ein Cloud-Desktop direkt in Ihrem Browser, kein Download erforderlich

Ihr Dozent leitet Sie in einem Video mit geteiltem Bildschirm Schritt für Schritt an.

Häufig gestellte Fragen

Häufig gestellte Fragen

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