Diese Übung ist Teil des Kurses
In diesem Kapitel erfährst du, wie du Daten aus allen Arten von Flat Files, einer einfachen und weit verbreiteten Form der Datenspeicherung, in Python importieren kannst. Du hast bereits gelernt, wie du NumPy und Pandas verwendest. Nun geht es darum, wie du diese Pakete zum Importieren von Flat Files und zum Anpassen deiner Importe verwendest.
Du hast gelernt, wie man Flat Files importiert, aber es gibt noch viele andere Dateitypen, mit denen du als Data Scientist möglicherweise arbeiten musst. In diesem Kapitel lernst du, wie du Daten aus einer Vielzahl wichtiger Dateitypen in Python importieren kannst. Dazu gehören Pickle-Dateien, Excel-Tabellen, SAS- und Stata-Dateien, HDF5-Dateien, ein Dateityp zum Speichern großer Mengen numerischer Daten, und MATLAB-Dateien.
In diesem Kapitel lernst du, wie du aussagekräftige Daten aus relationalen Datenbanken extrahierst, was eine Fähigkeit ist, die jeder Data Scientist beherrschen muss. Du lernst einiges über relationale Modelle, wie du SQL-Abfragen erstellst, wie du deine SQL-Datensätze filterst und ordnest und wie du erweiterte Abfragen durch das Verbinden von Datenbanktabellen durchführst.
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