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

4.6
Sterne
291 Bewertungen

Brandon Krakowsky

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von

Teil des Abschlusses 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. 17 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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Ca. 17 Stunden zum Abschließen

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Dozent

Dozentenbewertung

4,45/5 (106 Bewertungen)

Brandon Krakowsky

Lecturer

School of Engineering and Applied Science

72.329 Lernende

7 Kurse

von

University of Pennsylvania

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Dieses Kurs ist Teil des reinen Onlineabschlusses Master of Computer and Information Technology von University of Pennsylvania. Wenn Sie in das komplette Programm aufgenommen werden, werden Ihre Kurse auf Ihren Abschluss angerechnet.

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche

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 53

About the Instructor : Brandon Krakowsky 1m

Downloading & Installing Jupyter Notebook35

Using Jupyter Notebook3m

Importing and reading a file using the csv module 3m

Coding demonstration : Analyzing the 500 Greatest Albums of All Time12m

Coding demonstration : Catching data errors and sorting7m

Coding demonstration : Calculating max and min1m

9 Lektüren

Course Layout & Syllabus15m

Tips to succeed in this course10m

Module 1 Resources (DOWNLOAD RELEVANT CODE AND/OR DATA FILES FOR THIS MODULE HERE)5m

Review of dictionaries10m

Review of lists5m

Review of loops10m

Review of functions5m

Lambda with max and min10m

Homework 1 - Instructions10m

2 praktische Übungen

Quiz 1 - Loading, Querying, & Filtering Data12m

Quiz 2 - Catching Errors & Sorting10m

Woche

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 43

Loading data 1m

Inspecting data 1m

Querying data 47

Joining data 59

Code Along Exercise : Join data 6m

Slicing rows 2m

Querying data using boolean indexing6m

Code Along Exercise : Dive bar recommendation in Las Vegas 4m

Computations - sum() 1m

Computations - mean() 47

Other methods 26

Updating & creating data 43

Code Along Exercise : Add rating column 1m

5 Lektüren

Module 2 Resources (DOWNLOAD RELEVANT CODE AND/OR DATA FILES FOR THIS MODULE HERE)5m

Homework 2 - Instructions10m

Casting Data5m

Cleaning data & dealing with missing values3m

Homework 3 - Instructions10m

2 praktische Übungen

Quiz 3 - Loading, Inspecting, & Querying Data10m

Quiz 4 - Joining & Filtering Data10m

Woche

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 groups51

The numpy library 48

Pivot tables 29

Using an index 41

Code Along Exercise : Average review count and rating2m

Aggregate functions2m

Jupyter notebook magic functions 21

The matplotlib library 27

Histograms 36

Histograms Coding Demonstration : To show distribution of data 28

Histograms Coding Demonstration : Preparing data 1m

Histograms Coding Demonstration : Setting options for PyPlot 1m

Histograms Coding Demonstration : Displaying the visualization 3m

Scatterplots 34

Scatterplots Coding Demonstration : To compare data points on different dimensions12

Scatterplots Coding Demonstration : Preparing data 1m

Scatterplots Coding Demonstration : Setting options for PyPlot 2m

Scatterplots Coding Demonstration : Displaying the visualization 1m

5 Lektüren

Module 3 Resources (DOWNLOAD RELEVANT CODE AND/OR DATA FILES FOR THIS MODULE HERE)5m

Homework 4 - Instructions10m

Bar charts and plotting pivot tables7m

For reference: Seaborn2m

Homework 5 - Instructions10m

2 praktische Übungen

Quiz 5 - Summarizing Data10m

Quiz 6 - Visualizing Data12m

Bewertungen

4.6

79 Bewertungen

5 stars
69,86 %
4 stars
21,91 %
3 stars
5,13 %
2 stars
1,36 %
1 star
1,71 %

Top-Bewertungen von DATA ANALYSIS USING PYTHON

von PS21. Feb. 2022

Great course for the beginners, would like to thank faculty and staff for making a great course, and the discussion forms were really helpful, Thanks to TAs for reverting back to all the questions.

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 LH24. Mai 2021

I'd like for this to be a little more in-depth. I had fun with the data visualisations. However, probably more of manipulating the data would be good.

von JA6. Sep. 2021

Good course, it gives you the basic info to pandas, numpy and matplotlib. It teaches you how to obtain dataframes, join, filter, group, summarize and visualize data. Short course but really worth it.

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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?
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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.

Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Learner Help Center.

Data Analysis Using Python

Über diesen Kurs

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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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