Mining Data to Extract and Visualize Insights in Python

4.2
звезд
Оценки: 107
от партнера
Coursera Project Network
3,127 уже зарегистрированы
В этом Проект с консультациями вы:

Learn how to clean and extract useful information from your dataset in Python

Learn how to create several different types of visualizations to identify patterns, outliers, and correlations in your dataset

Learn how to visualize a highly dimensional dataset using principal component analysis (PCA)

Clock1.5 hours
BeginnerНачинающий
CloudЗагрузка не требуется
VideoВидео на разделенном экране
Comment DotsАнглийский
LaptopТолько для ПК

By the end of this project, you will learn how to load and extract useful information from your dataset using Python, a free, open-source program that you can download. You will then learn how to clean your data set by removing unwanted whitespaces, columns containing several empty values, rows containing empty column values and duplicated row entries. Next, you will create various visualizations to identify patterns and outliers in your dataset, and visualize correlations between different columns. Lastly, you will learn how to visualize a highly dimensional dataset using principal component analysis (PCA). These steps are part of exploratory data analysis that you will need to carry out for any data science project to help you understand your dataset. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

Навыки, которые вы получите

Python ProgrammingInsightsData Visualization (DataViz)Data Mining

Будете учиться пошагово

На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:

  1. Load a dataset and extract basic information using Python

  2. Learn various ways to clean your dataset

  3. Visualize patterns and outliers that may be present in your dataset

  4. Calculate and visualize the correlation between different numeric columns

  5. Cluster your dataset to identify similar groups

  6. Visualize your dataset using principal component analysis (PCA)

Как устроены проекты с консультациями

Ваше рабочее пространство — это облачный рабочий стол в браузере. Ничего не нужно загружать.

На разделенном экране видео преподаватель предоставляет пошаговые

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе MINING DATA TO EXTRACT AND VISUALIZE INSIGHTS IN PYTHON

Посмотреть все отзывы

Часто задаваемые вопросы

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.