Об этом курсе
Недавно просмотрено: 15,347

Learner Career Outcomes

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Начальный уровень

Прибл. 27 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 3-5 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский

Приобретаемые навыки

Python ProgrammingNumpyPandasWxpython

Learner Career Outcomes

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Начальный уровень

Прибл. 27 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 3-5 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
24 минуты на завершение

Welcome to learn Data Processing Using Python!

1 видео ((всего 4 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения
1 видео
2 материала для самостоятельного изучения
Teaching Methods10мин
FAQ10мин
7 ч. на завершение

Basics of Python

16 видео ((всего 170 мин.)), 5 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
16 видео
2 The First Python Program16мин
3 Basics of Python Syntax15мин
4 Data Types of Python9мин
5 Basic Operations of Python10мин
6 Functions, Modules and Packages of Python8мин
1.1 Extension: Build a Python Environment4мин
1 Conditions12мин
2 range5мин
3 Loops15мин
4 break, continue and else in Loops11мин
5 Self-defined Functions14мин
6 Recursion11мин
7 Scope of Variable4мин
A1: Standard Library Functions14мин
A2: Exceptions10мин
5 материала для самостоятельного изучения
1.1 Walk into Python slides10мин
1.1 References10мин
1.1 Programming exercises(Not Graded)10мин
1.2 Multi-dimensional View of Python slides10мин
1.2 Control structure & function exercises(9 questions)10мин
2 практического упражнения
Walk into Python quiz20мин
More About Python quiz24мин
Неделя
2
4 ч. на завершение

Data Acquisition and Presentation

10 видео ((всего 139 мин.)), 5 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
10 видео
2 Network Data Retrieval20мин
2.1 Extension: RE introduction16мин
2.1 Extension: Dynamic web crawling example5мин
1 Sequence8мин
2 String17мин
3 List14мин
4 Tuple7мин
2.2 Extension: IO&functional programming15мин
2.2 Extension: Mutable objects modify issue9мин
5 материала для самостоятельного изучения
2 Data Retrieval and Represent slides10мин
2.1 Internet Data Retrival Programming exercise(Not Graded)10мин
2.1 code snippets for reference only10мин
Sequence fuctions practice10мин
Sequences and Files Programming Exercise(8 questions)10мин
1 практическое упражнение
Data Acquisition and Presentation quiz30мин
Неделя
3
3 ч. на завершение

Powerful Data Structures and Python Extension Libraries

9 видео ((всего 109 мин.)), 5 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
9 видео
2 Dictionary Use15мин
3 Set11мин
3.1 Extension: dict and set programming examples12мин
1 Extension Library SciPy6мин
2 ndarray18мин
3 Series7мин
4 DataFrame8мин
3.2 Extension: Common numpy applications16мин
5 материала для самостоятельного изучения
3 Powerful Data Structure and Software Ecosystem slides10мин
3.1 Programming exercise(Not Graded)10мин
3.1 Classic dict programming(1 question)10мин
3.2 Programming exercise for DataFrame(Not Graded)10мин
3.2 Modify the DataFrames10мин
1 практическое упражнение
Powerful Data Structures and Python Extension Libraries quiz28мин
Неделя
4
9 ч. на завершение

Python Data Statistics and Mining

12 видео ((всего 157 мин.)), 13 материалов для самостоятельного изучения, 3 тестов
12 видео
2 Fundamentals of Python Plotting23мин
3 Data Clean of Data Exploration and Preprocessing20мин
4 Data Transformation of Data Precessing22мин
5 Data Reduction of Data Preproccessing18мин
1 Cluster12мин
2 Basics of Matplotlib Plotting7мин
3 Control of Matplotlib Image Attributes9мин
4 Plotting with pandas6мин
5 Data Access4мин
6 Applications of Python into Science and Engineering Fields7мин
7 Applications into Humanities and Social Sciences Fields7мин
13 материала для самостоятельного изучения
4.1 Data retrieval and preprocessing of Python Slides10мин
4.1 References10мин
4.1.1 code snippets for reference only10мин
4.1.3: Analyze test results using Box-plot10мин
Web API - TuShare and Data Analysis ta30мин
4.1 Titanic Data Set Acquisition10мин
4.2 code snippets for reference only10мин
4.2 Programming exercise for comparing the stock data(No Graded)10мин
4.2.1K-means algorithm an discussion on K value10мин
4.2.1 Extension: Scikit-learn Machine Learning Basics10мин
4.2.6 Extension: Introduction to WAV audio processing10мин
4.2.6 Project- —Linear Regression for Boston houses price prediction10мин
4.2.7 Learn More about NLTK10мин
2 практического упражнения
Data retrieval and preprocessing of Python quiz16мин
Advanced Data Processing and Visualization of Python quiz20мин
4.4
Рецензии: 40Chevron Right

Лучшие отзывы о курсе Data Processing Using Python

автор: SROct 22nd 2018

The course provides an insight into the basic structure of Python. It will help you in navigating the areas where Python is robust and effective.

автор: JLSep 12th 2017

It's a basic Python lesson, but providing some data analysis and GUI concepts, which needs you to explore after this class or in the future.

Преподаватели

Avatar

ZHANG Li

associate professor
Department of Computer Science

О Нанкинский университет

Nanjing University (NJU) is committed to excellence in teaching and research. Located on the prosperous eastern coast of China, NJU provides a dynamic environment that nurtures learning, creativity, and discovery on one of the most beautiful campuses in the country. Taking NJU's university offerings on Coursera will be a rewarding experience for learners from every corner of the world....

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.

  • Оплатив сертификацию, вы получите доступ ко всем материалам курса, включая оцениваемые задания. 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.