This course will introduce the learner to the basics of the python programming environment, including fundamental python programming techniques such as lambdas, reading and manipulating csv files, and the numpy library. The course will introduce data manipulation and cleaning techniques using the popular python pandas data science library and introduce the abstraction of the Series and DataFrame as the central data structures for data analysis, along with tutorials on how to use functions such as groupby, merge, and pivot tables effectively. By the end of this course, students will be able to take tabular data, clean it, manipulate it, and run basic inferential statistical analyses.
Этот курс входит в специализацию ''Специализация Прикладная наука о данных с Python'
716 494 уже зарегистрированы
Специализация Прикладная наука о данных с PythonМичиганский университетОб этом курсе
Недавно просмотрено: 480 730
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Лабораторные работы Coursera Labs
Включает в себя практические учебные проекты.
Подробнее о лабораторных работах Coursera Labs Курс 1 из 5 в программе
Средний уровень
Прибл. 35 часов на выполнение
Английский
Чему вы научитесь
Understand techniques such as lambdas and manipulating csv files
Describe common Python functionality and features used for data science
Query DataFrame structures for cleaning and processing
Explain distributions, sampling, and t-tests
Приобретаемые навыки
- Python Programming
- Numpy
- Pandas
- Data Cleansing
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Лабораторные работы Coursera Labs
Включает в себя практические учебные проекты.
Подробнее о лабораторных работах Coursera Labs Курс 1 из 5 в программе
Средний уровень
Прибл. 35 часов на выполнение
Английский
от партнера
Сделайте шаг навстречу диплому магистра.
курс входит в онлайн-программу ''Master of Applied Data Science' от партнера Мичиганский университет.
Если вы переходите на полную программу, курсы засчитываются при получении диплома.
Программа курса: что вы изучите
13 ч. на завершение
Fundamentals of Data Manipulation with Python
13 ч. на завершение
12 видео ((всего 111 мин.)), 6 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
7 ч. на завершение
Basic Data Processing with Pandas
7 ч. на завершение
9 видео ((всего 89 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 2 тестов
8 ч. на завершение
More Data Processing with Pandas
8 ч. на завершение
6 видео ((всего 84 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 2 тестов
7 ч. на завершение
Answering Questions with Messy Data
7 ч. на завершение
2 видео ((всего 20 мин.)), 5 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
Рецензии
- 5 stars66,25 %
- 4 stars24,47 %
- 3 stars5,36 %
- 2 stars1,91 %
- 1 star2 %
Лучшие отзывы о курсе INTRODUCTION TO DATA SCIENCE IN PYTHON
от партнера PT15 янв. 2017 г.
Very good course assignments and projects. Really learnt good by exploring stackoverflow and other forums to complete the assignments. Please include some detailed lectures in the upcoming modules.
от партнера SI15 мар. 2018 г.
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 .
от партнера TG13 апр. 2020 г.
Awesome course! I haven't done any course like this. Explanations were very clear and deep, which is very helpful to learn the content. Thanks a lot to the professor and the University of Michigan.
от партнера BK17 июля 2022 г.
An excellent course offered by the university of michigan which provides the basic knowledge required for starting career in data science and the concepts explianing by the proffesors were profound.
Специализация Прикладная наука о данных с Python: общие сведения
Часто задаваемые вопросы
Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Что я получу, оформив подписку на специализацию?
Можно ли получить финансовую помощь?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
