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: 827,314
Карьерные результаты учащихся
33%
начал новую карьеру, пройдя эти курсы
35%
получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
11%
стал больше зарабатывать или получил повышение
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. 25 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Арабский, Французский, Португальский (Европа), Китайский (упрощенное письмо), Итальянский, Вьетнамский, Корейский, Немецкий, Русский, Турецкий, Английский, Испанский, Персидский
Приобретаемые навыки
Predictive ModellingPython ProgrammingData AnalysisData Visualization (DataViz)Model Selection
Карьерные результаты учащихся
33%
начал новую карьеру, пройдя эти курсы
35%
получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу
11%
стал больше зарабатывать или получил повышение
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. 25 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Арабский, Французский, Португальский (Европа), Китайский (упрощенное письмо), Итальянский, Вьетнамский, Корейский, Немецкий, Русский, Турецкий, Английский, Испанский, Персидский
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
4 ч. на завершение
Importing Datasets
4 ч. на завершение
6 видео ((всего 20 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 6 тестов
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
1 материал для самостоятельного изучения
Lesson Summary1мин
5 практических упражнений
Understanding the Data30мин
Python Packages for Data Science30мин
Importing and Exporting Data in Python30мин
Getting Started Analyzing Data in Python30мин
Importing Datasets30мин
4 ч. на завершение
Data Wrangling
4 ч. на завершение
6 видео ((всего 19 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 6 тестов
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
1 материал для самостоятельного изучения
Lesson Summary10мин
5 практических упражнений
Dealing with Missing Values in Python30мин
Data Formatting in Python30мин
Data Normalization in Python4мин
Turning categorical variables into quantitative variables in Python30мин
Data Wrangling30мин
5 ч. на завершение
Exploratory Data Analysis
5 ч. на завершение
6 видео ((всего 20 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 7 тестов
6 видео
Descriptive Statistics4мин
GroupBy in Python3мин
Correlation2мин
Correlation - Statistics2мин
Association between two categorical variables: Chi-Square4мин
1 материал для самостоятельного изучения
Lesson Summary1мин
6 практических упражнений
Descriptive Statistics30мин
GroupBy in Python30мин
Correlation30мин
Correlation - Statistics30мин
Association between two categorical variables: Chi-Square30мин
Exploratory Data Analysis30мин
4 ч. на завершение
Model Development
4 ч. на завершение
6 видео ((всего 27 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 6 тестов
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
1 материал для самостоятельного изучения
Lesson Summary1мин
5 практических упражнений
Linear Regression and Multiple Linear Regression30мин
Model Evaluation using Visualization30мин
Polynomial Regression and Pipelines30мин
Measures for In-Sample Evaluation30мин
Model Development15мин
Рецензии
Лучшие отзывы о курсе АНАЛИЗ ДАННЫХ С PYTHON
от партнера SC5 мая 2020 г.
I started this course without any knowledge on Data Analysis with Python, and by the end of the course I was able to understand the basics of Data Analysis, usage of different libraries and functions.
от партнера RP19 апр. 2019 г.
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 SC11 авг. 2020 г.
Thank you very much to the instructors. I liked the course but it could have been better designed. More exercises ascending from easy to hard & real and teaching quiz questions would make it perfect.
от партнера AB12 февр. 2020 г.
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.
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Что я получу, оформив подписку на сертификацию?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
