Learn how to analyze data using Python. This course will take you from the basics of Python to exploring many different types of data. You will learn how to prepare data for analysis, perform simple statistical analysis, create meaningful data visualizations, predict future trends from data, and more!
от партнера
IBMОб этом курсе
Недавно просмотрено: 2,105,166
Карьерные результаты учащихся
42%
начал новую карьеру, пройдя эти курсы
41%
получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Начальный уровень
Прибл. 16 часа на выполнение
Английский
Субтитры: Арабский, Вьетнамский, Корейский, Турецкий, Английский
Приобретаемые навыки
Predictive ModellingPython ProgrammingData AnalysisData Visualization (DataViz)Model Selection
Карьерные результаты учащихся
42%
начал новую карьеру, пройдя эти курсы
41%
получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Начальный уровень
Прибл. 16 часа на выполнение
Английский
Субтитры: Арабский, Вьетнамский, Корейский, Турецкий, Английский
от партнера
IBM
IBM offers a wide range of technology and consulting services; a broad portfolio of middleware for collaboration, predictive analytics, software development and systems management; and the world's most advanced servers and supercomputers. Utilizing its business consulting, technology and R&D expertise, IBM helps clients become "smarter" as the planet becomes more digitally interconnected. IBM invests more than $6 billion a year in R&D, just completing its 21st year of patent leadership. IBM Research has received recognition beyond any commercial technology research organization and is home to 5 Nobel Laureates, 9 US National Medals of Technology, 5 US National Medals of Science, 6 Turing Awards, and 10 Inductees in US Inventors Hall of Fame.
Программа курса: что вы изучите
2 ч. на завершение
Importing Datasets
2 ч. на завершение
6 видео ((всего 20 мин.))
6 видео
The Problem1мин
Understanding the Data2мин
Python Packages for Data Science2мин
Importing and Exporting Data in Python4мин
Getting Started Analyzing Data in Python4мин
Accessing Databases with Python4мин
5 практического упражнения
Understanding the Data4мин
Python Packages for Data Science4мин
Importing and Exporting Data in Python4мин
Getting Started Analyzing Data in Python4мин
Importing Datasets16мин
2 ч. на завершение
Data Wrangling
2 ч. на завершение
6 видео ((всего 19 мин.))
6 видео
Dealing with Missing Values in Python6мин
Data Formatting in Python3мин
Data Normalization in Python3мин
Binning in Python1мин
Turning categorical variables into quantitative variables in Python2мин
5 практического упражнения
Dealing with Missing Values in Python6мин
Data Formatting in Python4мин
Data Normalization in Python4мин
Turning categorical variables into quantitative variables in Python4мин
Data Wrangling12мин
2 ч. на завершение
Exploratory Data Analysis
2 ч. на завершение
6 видео ((всего 19 мин.))
6 видео
Descriptive Statistics4мин
GroupBy in Python3мин
Correlation2мин
Correlation - Statistics2мин
Analysis of Variance ANOVA4мин
5 практического упражнения
Descriptive Statistics4мин
GroupBy in Python4мин
Correlation4мин
Correlation - Statistics4мин
Exploratory Data Analysis14мин
2 ч. на завершение
Model Development
2 ч. на завершение
6 видео ((всего 27 мин.))
6 видео
Linear Regression and Multiple Linear Regression6мин
Model Evaluation using Visualization4мин
Polynomial Regression and Pipelines4мин
Measures for In-Sample Evaluation3мин
Prediction and Decision Making5мин
5 практического упражнения
Linear Regression and Multiple Linear Regression4мин
Model Evaluation using Visualization4мин
Polynomial Regression and Pipelines4мин
Measures for In-Sample Evaluation4мин
Model Development15мин
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
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.
Что я получу, оформив подписку на сертификацию?
Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в сертификации, 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.
Какие правила возврата средств?
Когда вы оформите подписку, начнется семидневный бесплатный пробный период, в течение которого подписку можно отменить без штрафа. По истечении этого срока вы не сможете вернуть средства, но сможете отменить подписку в любой момент. Ознакомьтесь с нашей политикой возврата средств.
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
