短い実践的な課題を解決して、データ操作スキルを完成させます。
作成、読み取り、書き込み(Creating,Reading and Writing)
データを読み取れない場合、データを操作することはできません。ここから始めてください
インデックス作成、選択、割り当て(Indexing,Selecting & Assigning)
プロのデータサイエンティストは、これを1日に数十回行います。
サマリー関数とマップ(Summary Functions and Maps)
データから洞察を抽出します。
グループ化と並べ替え(Grouping and Sorting)
洞察のレベルをスケールアップします。データセットが複雑になるほど、これは重要になります。
データ型と欠落値(Data Types and Missing Values)
最も一般的な進捗ブロックの問題に対処する
名前の変更と結合(Renaming and Combining)
データは多くのソースから提供されます。
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