This is the first course in the four-course specialization Python Data Products for Predictive Analytics, introducing the basics of reading and manipulating datasets in Python. In this course, you will learn what a data product is and go through several Python libraries to perform data retrieval, processing, and visualization. This course will introduce you to the field of data science and prepare you for the next three courses in the Specialization: Design Thinking and Predictive Analytics for Data Products, Meaningful Predictive Modeling, and Deploying Machine Learning Models. At each step in the specialization, you will gain hands-on experience in data manipulation and building your skills, eventually culminating in a capstone project encompassing all the concepts taught in the specialization.
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Python Data Products for Predictive Analytics
Basic Data Processing and Visualization
von
Was Sie lernen werden
Develop data strategy and process for how data will be generated, collected, and consumed
Load and process formatted datasets such as CSV and JSON.
Deal with data in various formats (e.g. timestamps, strings) and filter and “clean” datasets by removing outliers etc.
Basic experience with data processing libraries such as numpy and data ingestion with urllib, requests
Kompetenzen, die Sie erwerben
Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden
Week 1: Introduction to Data Products
This week, we will go over the syllabus and set you up with the course materials and software. We will introduce you to data products and refresh your memory on Python and Jupyter notebooks.
Week 2: Reading Data in Python
This week, we will learn how to load in datasets from CSV and JSON files. We will also practice manipulating data from these datasets with basic Python commands.
Week 3: Data Processing in Python
This week, our goal is to understand how to clean up a dataset before analyzing it. We will go over how to work with different types of data, such as strings and dates.
Week 4: Python Libraries and Toolkits
In this last week, we will get a sense of common libraries in Python and how they can be useful. We will cover data visualization with numpy and MatPlotLib, and also introduce you to the basics of webscraping with urllib and BeautifulSoup.
Top-Bewertungen von Basic Data Processing and Visualization
Excellent to start your career in machine learning!!!
Dozenten
Julian McAuley
Assistant Professor
Ilkay Altintas
Chief Data Science OfficerÜber University of California San Diego
Über den Spezialisierung Python Data Products for Predictive Analytics
Häufig gestellte Fragen
Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Sobald Sie sich für ein Zertifikat angemeldet haben, haben Sie Zugriff auf alle Videos, Quizspiele und Programmieraufgaben (falls zutreffend). Aufgaben, die von anderen Kursteilnehmern bewertet werden, können erst dann eingereicht und überprüft werden, wenn Ihr Unterricht begonnen hat. Wenn Sie sich den Kurs anschauen möchten, ohne ihn zu kaufen, können Sie womöglich auf bestimmte Aufgaben nicht zugreifen.
Was bekomme ich, wenn ich diese Spezialisierung abonniere?
Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse der Spezialisierung und Sie erhalten nach Abschluss aller Arbeiten ein Zertifikat. Ihr elektronisches Zertifikat wird zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.
Wie erfolgen Rückerstattungen?
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
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