Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Introduction to Programming with Python and Java

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305 Bewertungen

Brandon Krakowsky

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von

Verbunden mit dem Abschluss Master of Computer and Information Technology
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Spezialisierung Introduction to Programming with Python and JavaUniversity of Pennsylvania

Über diesen Kurs

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This course provides an introduction to basic data science techniques using Python.  Students are introduced to core concepts like Data Frames and joining data, and learn how to use data analysis libraries like pandas, numpy, and matplotlib.  This course provides an overview of loading, inspecting, and querying real-world data, and how to answer basic questions about that data.  Students will gain skills in data aggregation and summarization, as well as basic data visualization.

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Spezialisierung Introduction to Programming with Python and Java

Stufe „Anfänger“

High school or college math.

“Introduction to Python Programming” Coursera course or equivalent prior knowledge of introductory Python.

Ca. 16 Stunden zum Abschließen

Englisch

Was Sie lernen werden

Apply basic data science techniques using Python
Understand and apply core concepts like Data Frames and joining data, and use data analysis libraries like pandas, numpy, and matplotlib
Demonstrate how to load, inspect, and query real-world data, and answer basic questions about that data
Analyze data further by applying learned skills in data aggregation and summarization, as well as basic data visualization

Kompetenzen, die Sie erwerben

Data Science
Python Libraries
Python Programming
Data Analysis
Data Visualization (DataViz)

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Dozent

Dozentenbewertung

4,44/5 (111 Bewertungen)

Brandon Krakowsky

Lecturer

School of Engineering and Applied Science

77.769 Lernende

7 Kurse

von

University of Pennsylvania

Beginnen Sie damit, auf Ihren Master-Abschluss hinzuarbeiten.

Dieser Kurs gehört zum reinen Onlineabschlusses Master of Computer and Information Technology von University of Pennsylvania. Er bietet Ihnen eine Vorschau auf die Themen, Materialien und Lehrkräfte, damit Sie entscheiden können, ob der komplette Online-Studiengang das Richtige für Sie ist.

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche1

Woche 1

6 Stunden zum Abschließen

Module 1 : Loading, Querying, & Filtering Data Using the csv Module

This first module provides students with an overview of loading, inspecting, and exploring data using Python's simple csv library. To get started, this module includes a brief overview of Jupyter Notebook and a concise review of basic Python, including data structures, loops, and functions. This module showcases to the students an in-depth analysis of data stored in a .csv file, including basic querying, approaches for dealing with data errors, and how to filter and sort data based on a variety of criteria.

6 Stunden zum Abschließen

8 Videos (Gesamt 31 min), 9 Lektüren, 3 Quiz

8 Videos

Course Introduction 53About the Instructor : Brandon Krakowsky 1mDownloading & Installing Jupyter Notebook35Using Jupyter Notebook3mImporting and reading a file using the csv module 3mCoding demonstration : Analyzing the 500 Greatest Albums of All Time12mCoding demonstration : Catching data errors and sorting7mCoding demonstration : Calculating max and min1m

9 Lektüren

Course Layout & Syllabus15mTips to succeed in this course10mModule 1 Resources (DOWNLOAD RELEVANT CODE AND/OR DATA FILES FOR THIS MODULE HERE)5mReview of dictionaries10mReview of lists5mReview of loops10mReview of functions5mLambda with max and min10mHomework 1 - Instructions10m

2 praktische Übungen

Quiz 1 - Loading, Querying, & Filtering Data12mQuiz 2 - Catching Errors & Sorting10m

Woche2

Woche 2

5 Stunden zum Abschließen

Module 2 : Loading, Querying, Joining & Filtering Data Using pandas

In this module, students are introduced to core concepts like the Data Frame and joining data. Students will get experience using pandas, an industry-standard data analysis library, to load and query real-world data and to answer questions about that data. This module demonstrates how to do advanced filtering and indexing, slice subsets of data, restrict data attributes in query results, and do basic computations over the data. Includes how to build a simple recommendation system, and approaches for cleaning data, dealing with missing values, and creating new data.

5 Stunden zum Abschließen

14 Videos (Gesamt 31 min), 5 Lektüren, 4 Quiz

14 Videos

The pandas module 43Loading data 1mInspecting data 1mQuerying data 47Joining data 59Code Along Exercise : Join data 6mSlicing rows 2mQuerying data using boolean indexing6mCode Along Exercise : Dive bar recommendation in Las Vegas 4mComputations - sum() 1mComputations - mean() 47Other methods 26Updating & creating data 43Code Along Exercise : Add rating column 1m

5 Lektüren

Module 2 Resources (DOWNLOAD RELEVANT CODE AND/OR DATA FILES FOR THIS MODULE HERE)5mHomework 2 - Instructions10mCasting Data5mCleaning data & dealing with missing values3mHomework 3 - Instructions10m

2 praktische Übungen

Quiz 3 - Loading, Inspecting, & Querying Data10mQuiz 4 - Joining & Filtering Data10m

Woche3

Woche 3

5 Stunden zum Abschließen

Module 3 : Summarizing & Visualizing Data

This module takes data analysis a step further by providing an overview of the process of aggregating, summarizing, and visualizing data. Students are introduced to the concept of grouping and indexing data, and how to display results in a pivot table using pandas. This module also demonstrates how to prepare and visualize data using a histogram and scatterplot in Jupyter Notebook. Students will gain skills in data aggregation and summarization, as well as basic data visualization. In addition, students will get experience using data analysis libraries like numpy and matplotlib.

5 Stunden zum Abschließen

18 Videos (Gesamt 22 min), 5 Lektüren, 4 Quiz

18 Videos

Summarizing groups51The numpy library 48Pivot tables 29Using an index 41Code Along Exercise : Average review count and rating2mAggregate functions2mJupyter notebook magic functions 21The matplotlib library 27Histograms 36Histograms Coding Demonstration : To show distribution of data 28Histograms Coding Demonstration : Preparing data 1mHistograms Coding Demonstration : Setting options for PyPlot 1mHistograms Coding Demonstration : Displaying the visualization 3mScatterplots 34Scatterplots Coding Demonstration : To compare data points on different dimensions12Scatterplots Coding Demonstration : Preparing data 1mScatterplots Coding Demonstration : Setting options for PyPlot 2mScatterplots Coding Demonstration : Displaying the visualization 1m

5 Lektüren

Module 3 Resources (DOWNLOAD RELEVANT CODE AND/OR DATA FILES FOR THIS MODULE HERE)5mHomework 4 - Instructions10mBar charts and plotting pivot tables7mFor reference: Seaborn2mHomework 5 - Instructions10m

2 praktische Übungen

Quiz 5 - Summarizing Data10mQuiz 6 - Visualizing Data12m

Bewertungen

4.6

84 Bewertungen

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1,96 %

Top-Bewertungen von DATENANALYSE MITHILFE VON PYTHON

von SB9. Jan. 2023

Good, but it is getting a bit out of date. Several of the commands in the lessons were deprecated.

von KB29. Sep. 2022

Excellent in depth teaching methodology. I learned how to apply python programming skills from the first course in the series to data anaysis!

von KG12. Apr. 2021

Excellent course. Assignments /home work explaination need to be rethought. Special thanks to Jahnavi for helping through out the course.

von EB14. Jan. 2022

This is a good course! I hope University of Pennsylvania will offer the more advanced course so I can enroll, too! Kudos to the instruction and to the staff.

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Über den Spezialisierung Introduction to Programming with Python and Java

This Specialization starts out by teaching basic concepts in Python and ramps up to more complex subjects such as object-oriented programming and data structures in Java. By the time learners complete this series of four courses, they will be able to write fully-functional programs in both Python and Java, two of the most well-known and frequently used programming languages in the world today.

Introduction to Programming with Python and Java is for students and professionals who have minimal or no prior programming exposure. It’s for motivated learners who have experience with rigorous coursework, and are looking to gain a competitive edge in advancing their career. It’s for folks who are thinking about applying to the University of Pennsylvania’s online Master of Computer and Information Technology degree and want to sample some of the lecture videos and content from the first course in the program. We hope this Specialization is for you. Topics in this Specialization include language syntax, style, programming techniques, and coding conventions. Learn about best practices and good code design, code testing and test-driven development, code debugging, code and program documentation, and computational thinking.

Häufig gestellte Fragen

Wann erhalte ich Zugang zu den Vorträgen und Aufgaben?
Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Anmeldung ab. Wenn Sie einen Kurs im Gastmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erhalten, müssen Sie während oder nach Ihrer Gastphase das Zertifikat erwerben. Wenn Sie die Gastoption nicht sehen:
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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.
Ist finanzielle Unterstützung möglich?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie sich die Anmeldegebühr nicht leisten können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, wird auf der Beschreibungsseite ein Link zu einem solchen Antrag angezeigt.
How much math do I need to know to take this course?
The only math that learners will need for this Specialization is arithmetic and basic concepts in logic.
This course was fun. How can I learn more?
If you enjoyed this course, we recommend Courses 1, 3 and 4 in the series!
If you would like to learn the fundamentals of computer science beyond the basics of programming, consider applying to the Master of Computer and Information and Technology (MCIT) at the University of Pennsylvania, an Ivy League computer science master’s program for people without a computer science background. For an on-campus experience, explore here. If you prefer an online setting, apply to MCIT Online. In fact, the lectures in this series are also used in the online degree program! The Specialization certificate will be viewed favorably by the admissions committee, so be sure to mention it when you apply.

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Datenanalyse mithilfe von Python

Über diesen Kurs

Was Sie lernen werden

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Dozent

Brandon Krakowsky

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Module 1 : Loading, Querying, & Filtering Data Using the csv Module

Module 2 : Loading, Querying, Joining & Filtering Data Using pandas

Module 3 : Summarizing & Visualizing Data

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Module 2 : Loading, Querying, Joining & Filtering Data Using pandas

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