Об этом курсе
Недавно просмотрено: 32,650

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

B​asic knowledge of programming (any language)

Прибл. 16 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 7 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский

Чему вы научитесь

  • Check

    Develop data strategy and process for how data will be generated, collected, and consumed

  • Check

    Load and process formatted datasets such as CSV and JSON.

  • Check

    Deal with data in various formats (e.g. timestamps, strings) and filter and “clean” datasets by removing outliers etc.

  • Check

    Basic experience with data processing libraries such as numpy and data ingestion with urllib, requests

Приобретаемые навыки

Python LibrariesData Pre-ProcessingData Visualization (DataViz)Web Scraping

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

B​asic knowledge of programming (any language)

Прибл. 16 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 7 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
2 ч. на завершение

Week 1: Introduction to Data Products

This week, we will go over the syllabus and set you up with the course materials and software. We will introduce you to data products and refresh your memory on Python and Jupyter notebooks.

...
6 видео ((всего 42 мин.)), 6 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
6 видео
Data Product Examples in Enterprise5мин
Developing a Data Product Strategy7мин
Python and Jupyter Basics6мин
Python Recap5мин
Livecoding: Getting Started With Jupyter10мин
6 материала для самостоятельного изучения
Syllabus10мин
Course Materials10мин
Set Up Your System10мин
Our Case Study: Recommender Systems10мин
(Optional) Python: How to Run10мин
(Optional) Python: Additional Resources and Recommended Readings10мин
2 практического упражнения
Review: Data Products4мин
Review: Python and Jupyter5мин
Неделя
2
2 ч. на завершение

Week 2: Reading Data in Python

This week, we will learn how to load in datasets from CSV and JSON files. We will also practice manipulating data from these datasets with basic Python commands.

...
6 видео ((всего 54 мин.)), 3 тестов
6 видео
Reading CSV & JSON Files9мин
Processing Structured Data in Python8мин
Live-Coding: JSON5мин
Extracting Simple Statistics From Datasets11мин
Simple Statistics: Live-Coding8мин
3 практического упражнения
Review: CSV and JSON Files8мин
Review: Simple Statistics10мин
Python: Reading Data and Simple Statistics45мин
Неделя
3
1 ч. на завершение

Week 3: Data Processing in Python

This week, our goal is to understand how to clean up a dataset before analyzing it. We will go over how to work with different types of data, such as strings and dates.

...
4 видео ((всего 38 мин.)), 3 тестов
4 видео
Processing Text and Strings in Python7мин
Processing Times and Dates in Python11мин
Livecoding: Time and Date Data8мин
3 практического упражнения
Review: Data Filtering and Cleaning5мин
Review: Processing Different Data Types5мин
Data Processing in Python30мин
Неделя
4
2 ч. на завершение

Week 4: Python Libraries and Toolkits

In this last week, we will get a sense of common libraries in Python and how they can be useful. We will cover data visualization with numpy and MatPlotLib, and also introduce you to the basics of webscraping with urllib and BeautifulSoup.

...
5 видео ((всего 45 мин.)), 5 тестов
5 видео
Introduction to Data Visualization11мин
Introduction to Matplotlib5мин
Live-coding: MatPlotLib9мин
urllib and BeautifulSoup12мин
4 практического упражнения
Review: NumPy4мин
Review: MatPlotLib6мин
Review: urllib and BeautifulSoup6мин
Python Libraries and Toolkits15мин
Неделя
5
2 ч. на завершение

Final Project

Create your own Jupyter notebook with a dataset of your own choosing and practice data manipulation. Show off the skills you've learned and the libraries you know about in this project. We hope you enjoyed the course, and best of luck in your future learning!

...
1 видео ((всего 2 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
1 видео
2 материала для самостоятельного изучения
Project Description10мин
Where to Find Datasets10мин

Преподаватели

Avatar

Julian McAuley

Assistant Professor
Computer Science
Avatar

Ilkay Altintas

Chief Data Science Officer
San Diego Supercomputer Center

О Калифорнийский университет в Сан-Диего

UC San Diego is an academic powerhouse and economic engine, recognized as one of the top 10 public universities by U.S. News and World Report. Innovation is central to who we are and what we do. Here, students learn that knowledge isn't just acquired in the classroom—life is their laboratory....

О специализации ''Python Data Products for Predictive Analytics'

Python data products are powering the AI revolution. Top companies like Google, Facebook, and Netflix use predictive analytics to improve the products and services we use every day. Take your Python skills to the next level and learn to make accurate predictions with data-driven systems and deploy machine learning models with this four-course Specialization from UC San Diego. This Specialization is for learners who are proficient with the basics of Python. You’ll start by creating your first data strategy. You’ll also develop statistical models, devise data-driven workflows, and learn to make meaningful predictions for a wide-range of business and research purposes. Finally, you’ll use design thinking methodology and data science techniques to extract insights from a wide range of data sources. This is your chance to master one of the technology industry’s most in-demand skills. Python Data Products for Predictive Analytics is taught by Professor Ilkay Altintas, Ph.D. and Julian McAuley. Dr. Alintas is a prominent figure in the data science community and the designer of the highly-popular Big Data Specialization on Coursera. She has helped educate hundreds of thousands of learners on how to unlock value from massive datasets....
Python Data Products for Predictive Analytics

Часто задаваемые вопросы

  • Зарегистрировавшись на сертификацию, вы получите доступ ко всем видео, тестам и заданиям по программированию (если они предусмотрены). Задания по взаимной оценке сокурсниками можно сдавать и проверять только после начала сессии. Если вы проходите курс без оплаты, некоторые задания могут быть недоступны.

  • Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в специализации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.