Об этом курсе

Недавно просмотрено: 244,633

Карьерные результаты учащихся

36%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

38%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

14%

стал больше зарабатывать или получил повышение

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 17 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 6 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский, Корейский

Приобретаемые навыки

Python ProgrammingData VirtualizationData Visualization (DataViz)Matplotlib

Карьерные результаты учащихся

36%

начал новую карьеру, пройдя эти курсы

38%

получил значимые преимущества в карьере благодаря этому курсу

14%

стал больше зарабатывать или получил повышение

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Промежуточный уровень

Прибл. 17 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: 6 hours/week...

Английский

Субтитры: Английский, Корейский

Программа курса: что вы изучите

Оценка контентаThumbs Up94%(5,119 оценки)Info
Неделя
1

Неделя 1

5 ч. на завершение

Module 1: Principles of Information Visualization

5 ч. на завершение
7 видео ((всего 37 мин.)), 6 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
7 видео
About the Professor: Christopher Brooks1мин
Tools for Thinking about Design (Alberto Cairo)8мин
Graphical heuristics: Data-ink ratio (Edward Tufte)4мин
Graphical heuristics: Chart junk (Edward Tufte)5мин
Graphical heuristics: Lie Factor and Spark Lines (Edward Tufte)3мин
The Truthful Art (Alberto Cairo)8мин
6 материала для самостоятельного изучения
Syllabus10мин
Help us learn more about you!10мин
Notice for Coursera Learners: Assignment Submission10мин
Dark Horse Analytics (Optional)10мин
Useful Junk?: The Effects of Visual Embellishment on Comprehension and Memorability of Charts30мин
Graphics Lies, Misleading Visuals10мин
Неделя
2

Неделя 2

7 ч. на завершение

Module 2: Basic Charting

7 ч. на завершение
7 видео ((всего 42 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
7 видео
Matplotlib Architecture6мин
Basic Plotting with Matplotlib7мин
Scatterplots8мин
Line Plots8мин
Bar Charts4мин
Dejunkifying a Plot3мин
2 материала для самостоятельного изучения
Matplotlib30мин
Ten Simple Rules for Better Figures30мин
Неделя
3

Неделя 3

8 ч. на завершение

Module 3: Charting Fundamentals

8 ч. на завершение
6 видео ((всего 39 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
6 видео
Subplots7мин
Histograms9мин
Box Plots7мин
Heatmaps3мин
Animation5мин
Interactivity5мин
2 материала для самостоятельного изучения
Selecting the Number of Bins in a Histogram: A Decision Theoretic Approach (Optional)10мин
Assignment Reading10мин
Неделя
4

Неделя 4

5 ч. на завершение

Module 4: Applied Visualizations

5 ч. на завершение
3 видео ((всего 18 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
3 видео
Seaborn8мин
Becoming an Independent Data Scientist1мин
2 материала для самостоятельного изучения
Spurious Correlations10мин
Post-course Survey10мин

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе APPLIED PLOTTING, CHARTING & DATA REPRESENTATION IN PYTHON
Посмотреть все отзывы

Преподаватели

от партнера

Логотип Мичиганский университет

Мичиганский университет

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.