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!
Анализ данных с Python
от партнера
IBM
Об этом курсе
Недавно просмотрено: 1,448,198
Карьерные результаты учащихся
42%
начал новую карьеру, пройдя эти курсы
41%
получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
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. 13 часа на выполнение
Предполагаемая нагрузка: This course requires approximately two hours a week for six weeks.
Английский
Субтитры: Арабский, Вьетнамский, Корейский, Турецкий, Английский
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
Рецензии
Лучшие отзывы о курсе АНАЛИЗ ДАННЫХ С PYTHON
от партнера RPApr 19, 2019
perfect for beginner level. all the concepts with code and parameter wise have been explained excellently. overall best course in making anyone eager to learn from basics to handle advances with ease.
от партнера ABFeb 12, 2020
Great introduction to data manipulation and analysis for common problems that arise in data science. Also allows you to gain a further understanding of Python syntax, specifically the pandas library.
от партнера RJOct 16, 2018
It will be helpful if a video is added on:\n\n1) how to store multiple results from different models in single dataframe\n\n2) how to automate the process. More example needed on Grid and Pipeline.
от партнера BDNov 22, 2019
Really interesting course, if one wants learn programming language. Well designed and structured. Only suggestion is, if the small videos contains example that be really great to understand it well
от партнера LMMar 9, 2020
Very good course that goes straight to the main topics needed to work on data analysis using Python. This will kick start my learning process which will be followed with a lot of coding practices.
от партнера RDFeb 23, 2019
Great course, you can understand in a general way the use os Python to analyse raw data and organice it to create a better model. However I couldn't use in a proper way the external tool.
от партнера JMJan 23, 2020
I like this course more than anything. As this course give me many useful insight of model as well as this included the many things like from model fitting/training to improve the model.
от партнера CKFeb 6, 2020
The courses from IBM on Data Analysis, Visualization, Machine Learning are great. I am in an online M.S. program, and the material from IBM is lightyears ahead of my university material.
от партнера NMMay 7, 2019
Questions while listening to lessons in some of the lectures are coming before theory explained by the teacher .Better if question is at least 10 seconds after related theory explained.
от партнера OAJul 12, 2018
I have been looking for a very non-complicated course on data analysis and I hit the Jackport with this course! Very simplified and explanatory. You should definitely take the course
от партнера BNFeb 8, 2020
This course introduces the different pandas libraries that are mostly used in the data analysis using python. The student will learn about data wrangling, exploration, modeling, etc.
от партнера ZNov 6, 2019
Overall great lesson, learned a lot from it! But some code of Lab Nothbook might not give desired output and need modification, and material about Watson Studio might need upgraded.
О 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.
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?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.