Оценки: 1,929
29 783 уже зарегистрированы
Learn the steps, needed to be taken to prepare your data sources for an analysis
Learn how to look at your data to find a good measure to stablish your analysis based upon
Learn to visualize the result of your analysis
In this project, you will learn how to preprocess and merge datasets to calculate needed measures and prepare them for an Analysis. In this project, we are going to work with the COVID19 dataset, published by John Hopkins University, which consists of the data related to the cumulative number of confirmed cases, per day, in each Country. Also, we have another dataset consist of various life factors, scored by the people living in each country around the globe. We are going to merge these two datasets to see if there is any relationship between the spread of the virus in a country and how happy people are, living in that country. Notes: This project works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.
Python Programming
Data Analysis
Pandas
Seaborn
Statistics
На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:
Importing COVID19 dataset and preparing it for the analysis by dropping columns and aggregating rows.
Deciding on and calculating a good measure for our analysis.
Merging two datasets and finding correlations among our data.
Visualizing our analysis results using Seaborn.
Ваше рабочее пространство — это облачный рабочий стол в браузере. Ничего не нужно загружать.
На разделенном экране видео преподаватель предоставляет пошаговые
от партнера UH
25 июня 2020 г.Well structured, easy to understand and step by step guide. I really enjoyed working on this project. If one graded practical assignment is included in this project, it would be much better.
от партнера VK
19 июня 2020 г.If you are a beginner in python and have little experience in libraries like numpy, pandas, seaborn, go for this project. You will complete it within an hour.
от партнера PD
10 июля 2020 г.great project for a beginner and intermediate to work upon, keep making these type of guided project and try to make it a bit lengthy(should be more 1 hour) :)
от партнера YJ
21 сент. 2020 г.It was so good, the instructor was discussing all the things very clearly, it helps me alot to learn and analyze the real covid19 related data. Thanks Coursera!
Приобретая проект с консультациями, вы получаете все необходимое для его выполнения, включая браузерный доступ к рабочему столу, содержащему папки и программы для начала работы, а также пошаговые видеоинструкции от отраслевого эксперта.
Поскольку ваше рабочее пространство включает облачный рабочий стол, рассчитанный на ноутбук или ПК, проекты с консультациями недоступны на мобильном устройстве.
Преподаватели, ведущие проект с рекомендациями, — это отраслевые эксперты с навыками, инструментами и пониманием темы, которые хотят разделить свои знания с миллионами учащихся по всему миру.
Вы можете скачать и сохранить любой из созданных файлов своего проекта с рекомендациями. Для этого воспользуйтесь функцией "Обозреватель файлов" на облачном рабочем столе.
Средства за проекты с рекомендациями не возвращаются. Ознакомьтесь с полным текстом нашей политики возврата средств.
Финансовая помощь недоступна для проектов с рекомендациями.
Прослушивание недоступно для проектов с консультациями.
В верхней части страницы вы можете нажать уровень опыта для этого проекта с консультациями, чтобы просмотреть предварительные требования к знаниями. Преподаватель проведет вас пошагово по каждому уровню проекта с консультациями.
Да, все необходимое для завершения проекта с рекомендациями будет доступно на облачном рабочем столе. Вы сможете открыть этот рабочий стол в браузере.
Вы научитесь выполнять задания в режиме разделенного экрана непосредственно в браузере. В левой части экрана можно выполнять задания в своем рабочем пространстве. В правой части экрана можно просматривать пошаговые инструкции преподавателя по работе с проектом.
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
