布時間：2025年10月  

格式信息：MP4格式 | 視頻：h264編碼，1280×720分辨率 | 音頻：AAC編碼，44.1千赫茲，雙聲道  

課程信息：難度級別：所有水平 | 類別：電子學習（eLearning） | 語言：英語+字幕 | 時長：114課時（8小時6分鐘） | 大?。?.32GB  

### 課程名稱

《逐步學習數據清洗與轉換》

### 你將學到的內容

1. Python編程基礎，包括數據類型、運算符、數據結構及控制流結構。

2. 如何檢測并處理錯誤、刪除重復記錄以及處理缺失值。

3. 將變量調整為適合分析的格式，確保變量間的一致性與兼容性。

4. 把多個來源的數據整合到同一個數據集中。

5. 數據簡化——在保留關鍵信息的同時簡化數據集。

6. 正確組織和結構化數據集，使其符合待開發分析或模型的格式要求。

7. 運用簡單與高級技術，通過Python完成數據清洗與預處理的各個階段。

### 前置要求

無需編程經驗，也無需統計學知識。

### 課程介紹

你是否曾想應用機器學習、制作有影響力的可視化圖表或生成可靠報告，卻發現數據混亂、不完整或結構不佳？本課程旨在從源頭幫你避開這些障礙。

在課程中，你將通過簡單的逐步教學，學習Python基礎以及專業數據清洗與預處理所需的全部知識。

你將學到：

- Python基礎與數據結構

- 如何安裝并使用Jupyter Lab與Anaconda Prompt

- 導入、探索和轉換CSV、Excel、JSON等格式文件的技巧

- 操作關鍵數據結構，如列表、字典、數組、序列（Series）和數據框（DataFrames）

- 清洗空值、重復值與錯誤數據

- 使用多種技術檢測異常值

- 數據預處理，為模型與分析準備好數據

此外，每個視頻都包含可下載的腳本與示例文件，你可直接在自己的環境中練習，無需從零開始輸入所有內容。

本課程適合：

- 剛入門數據科學的新手