Об этом курсе
Недавно просмотрено: 668,383

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 18 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 7 hours/week...

Английский

Субтитры: Китайский (традиционное письмо), Португальский (бразильский), Вьетнамский, Корейский, Английский, Иврит...
User
Учащиеся, которые проходят продукт ''Course'
  • Risk Managers
  • Data Scientists
  • Data Analysts
  • Process Analysts
  • Business Analysts

Чему вы научитесь

  • Check

    Describe common Python functionality and features used for data science

  • Check

    Explain distributions, sampling, and t-tests

  • Check

    Query DataFrame structures for cleaning and processing

  • Check

    Understand techniques such as lambdas and manipulating csv files

Приобретаемые навыки

Python ProgrammingNumpyPandasData Cleansing
User
Учащиеся, которые проходят продукт ''Course'
  • Risk Managers
  • Data Scientists
  • Data Analysts
  • Process Analysts
  • Business Analysts

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 18 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 7 hours/week...

Английский

Субтитры: Китайский (традиционное письмо), Португальский (бразильский), Вьетнамский, Корейский, Английский, Иврит...

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
3 ч. на завершение

Week 1

11 видео ((всего 58 мин.)), 4 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
11 видео
Data Science7мин
The Coursera Jupyter Notebook System3мин
Python Functions8мин
Python Types and Sequences8мин
Python More on Strings3мин
Python Demonstration: Reading and Writing CSV files3мин
Python Dates and Times2мин
Advanced Python Objects, map()5мин
Advanced Python Lambda and List Comprehensions2мин
Advanced Python Demonstration: The Numerical Python Library (NumPy)7мин
4 материала для самостоятельного изучения
Syllabus10мин
Help us learn more about you!10мин
50 years of Data Science, David Donoho (optional)1ч 30мин
Notice for Auditing Learners: Assignment Submission10мин
1 практическое упражнение
Week One Quiz12мин
Неделя
2
3 ч. на завершение

Week 2

8 видео ((всего 45 мин.)), 2 тестов
8 видео
The Series Data Structure4мин
Querying a Series8мин
The DataFrame Data Structure7мин
DataFrame Indexing and Loading5мин
Querying a DataFrame5мин
Indexing Dataframes5мин
Missing Values4мин
Неделя
3
3 ч. на завершение

Week 3

6 видео ((всего 35 мин.)), 1 тест
6 видео
Pandas Idioms6мин
Group by6мин
Scales7мин
Pivot Tables2мин
Date Functionality5мин
Неделя
4
6 ч. на завершение

Week 4

4 видео ((всего 25 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 2 тестов
4 видео
Distributions4мин
More Distributions8мин
Hypothesis Testing in Python10мин
1 материал для самостоятельного изучения
Post-course Survey10мин
4.5
Рецензии: 2882Chevron Right

32%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

33%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

Лучшие отзывы о курсе Introduction to Data Science in Python

автор: AUDec 10th 2017

Wow, this was amazing. Learned a lot (mostly thanks to stack overflow) but the course also opened my eyes to all the possibilities available out there and I feel like i'm only scratching the surface!

автор: SIMar 16th 2018

overall the good introductory course of python for data science but i feel it should have covered the basics in more details .specially for the ones who do not have any prior programming background .

Преподаватели

О Мичиганский университет

The mission of the University of Michigan is to serve the people of Michigan and the world through preeminence in creating, communicating, preserving and applying knowledge, art, and academic values, and in developing leaders and citizens who will challenge the present and enrich the future....

Специализация Прикладная наука о данных с Python: общие сведения

The 5 courses in this University of Michigan specialization introduce learners to data science through the python programming language. This skills-based specialization is intended for learners who have a basic python or programming background, and want to apply statistical, machine learning, information visualization, text analysis, and social network analysis techniques through popular python toolkits such as pandas, matplotlib, scikit-learn, nltk, and networkx to gain insight into their data. Introduction to Data Science in Python (course 1), Applied Plotting, Charting & Data Representation in Python (course 2), and Applied Machine Learning in Python (course 3) should be taken in order and prior to any other course in the specialization. After completing those, courses 4 and 5 can be taken in any order. All 5 are required to earn a certificate....
Прикладная наука о данных с Python

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.