Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Python 3 Programming

4.7
Sterne
3,700 Bewertungen

98 %

Paul Resnick

73.546 bereits angemeldet

von

Verbunden mit dem Abschluss Master of Applied Data Science
Mehr erfahren

Spezialisierung Python 3 ProgrammingUniversity of Michigan

Über diesen Kurs

66.613 kürzliche Aufrufe

This course teaches you to fetch and process data from services on the Internet. It covers Python list comprehensions and provides opportunities to practice extracting from and processing deeply nested data. You'll also learn how to use the Python requests module to interact with REST APIs and what to look for in documentation of those APIs. For the final project, you will construct a “tag recommender” for the flickr photo sharing site.
The course is well-suited for you if you have already taken the "Python Basics" and "Python Functions, Files, and Dictionaries" courses (courses 1 and 2 of the Python 3 Programming Specialization). If you are already familiar with Python fundamentals but want practice at retrieving and processing complex nested data from Internet services, you can also benefit from this course without taking the previous two.

This is the third of five courses in the Python 3 Programming Specialization.

Flexible Fristen

Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.

Zertifikat zur Vorlage

Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat

100 % online

Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Kurs 3 von 5 in

Spezialisierung Python 3 Programming

Stufe „Mittel“

Ca. 16 Stunden zum Abschließen

Englisch

Könnte Ihr Unternehmen von Mitarbeiterweiterbildungen für gefragte Kompetenzen profitieren?

Probieren Sie Coursera for Business aus

Flexible Fristen

Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.

Zertifikat zur Vorlage

Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat

100 % online

Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Kurs 3 von 5 in

Spezialisierung Python 3 Programming

Stufe „Mittel“

Ca. 16 Stunden zum Abschließen

Englisch

Könnte Ihr Unternehmen von Mitarbeiterweiterbildungen für gefragte Kompetenzen profitieren?

Probieren Sie Coursera for Business aus

Dozent

Dozentenbewertung

4,76/5 (433 Bewertungen)

Paul Resnick

Michael D. Cohen Collegiate Professor

School of Information

409.948 Lernende

9 Kurse

von

University of Michigan

Beginnen Sie damit, auf Ihren Master-Abschluss hinzuarbeiten.

Dieser Kurs gehört zum reinen Onlineabschlusses Master of Applied Data Science von University of Michigan. 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.

Mehr erfahren

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

Weitere Informationen zu Coursera für Unternehmen

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Inhaltsbewertung98%(8,947 Bewertungen)

Woche1

Woche 1

6 Stunden zum Abschließen

Nested Data and Nested Iteration

6 Stunden zum Abschließen

15 Videos (Gesamt 127 min), 10 Lektüren, 3 Quiz

15 Videos

Introduction to the Specialization11mHow to Use the Interactive Textbook14mIntroduction - Nested Data1mNested Lists17mNested Dictionaries6mJSON Format and the JSON Module7mConclusion - Nested Data1mIntroduction - Nested Iteration1mNested Iteration19mStructuring Nested Data6mShallow Copies7mDeep Copies10mExtracting from Nested Data13mA Worked Example of Nested Iteration6mConclusion - Nested Iteration1m

10 Lektüren

Syllabus10mHelp Us Learn More About You!10mSyllabus10mIntroduction: Nested Data and Nested Iteration10mNested Dictionaries10mProcessing JSON Results10mNested Iteration10mStructuring Nested Data10mDeep and Shallow Copies10mExtracting from Nested Data10m

1 praktische Übung

Optional - What Did You Use to Practice This Week?4m

Woche2

Woche 2

4 Stunden zum Abschließen

Map, Filter, and List Comprehensions

4 Stunden zum Abschließen

13 Videos (Gesamt 75 min), 5 Lektüren, 3 Quiz

13 Videos

Introduction - Map and Filter1mMap11mFilter8mConclusion - Map and Filter2mIntroduction - List Comprehensions1mList Comprehensions9mList Comprehensions Example 17mList Comprehensions Example 29mConclusion - List Comprehensions1mIntroduction - Zip40Zip7mThe Hangman Blanked Function13mConclusion - Zip1m

5 Lektüren

Introduction: Map, Filter, List Comprehensions, and Zip10mMap10mFilter10mList Comprehensions10mZip10m

1 praktische Übung

Optional - What Did You Use to Practice This Week?4m

Woche3

Woche 3

6 Stunden zum Abschließen

Internet APIs

6 Stunden zum Abschließen

21 Videos (Gesamt 118 min), 14 Lektüren, 2 Quiz

21 Videos

Introduction - REST APIs2mURLs, Domain Names, and IP Addresses5mRouting3mHTTP: Behind the Scenes5mURL Query Parameters3mREST API URLs3mThe requests Module5mConclusion - REST APIs2mIntroduction - Using REST APIs1mGenerating URLs with requests.get5mReading API Documentation: Datamuse7mDebugging Calls to requests.get5mCaching Response Content8mThe requests_with_caching Module8mConclusion - Using REST APIs1mIntroduction - Practice with REST APIs49iTunes API7mflickr API15mConclusion - Practice with REST APIs1mFun with the Google Places API19mIntroduction - Final Course Project2m

14 Lektüren

The Internet: Behind the Scenes10mAnatomy of URLs10mThe HTTP Protocol10mUsing REST APIs10mFetching a Page10mGenerating URLs with requests.get10mFiguring Out How to Use a REST API10mDebugging Calls to requests.get10mCaching Response Content10mSearching for Media on iTunes10mSearching for tags on Flickr10mUnicode for Non-English Characters10mCourse Feedback10mKeep Learning with Michigan Online10m

Bewertungen

4.7

641 Bewertungen

5 stars
77,03 %
4 stars
17,58 %
3 stars
4,05 %
2 stars
0,67 %
1 star
0,64 %

Top-Bewertungen von DATA COLLECTION AND PROCESSING WITH PYTHON

von JS20. Mai 2019

Having 0 experience with .json files or API's I was nervous at the beginning, however, the course puts everything in perspective and gives great examples to grasp the concepts.

von SS27. Aug. 2019

Excellent course which teaches how to process request, extract and process Internet data in a simple and step by step approach. I have gained invaluable skills how to handle large data with Python

von JA26. Feb. 2021

I thoroughly enjoyed using the Runestone tool to immediately test my knowledge after presenting new concepts, and especially when completing the exercises at the end of each chapter.

von PD4. Feb. 2021

Good course like the others in the specialization! I found the end of course project unnecessary difficult because there were some subtle errors from the assessment questions and grader.

Alle Bewertungen anzeigen

Über den Spezialisierung Python 3 Programming

This specialization teaches the fundamentals of programming in Python 3. We will begin at the beginning, with variables, conditionals, and loops, and get to some intermediate material like keyword parameters, list comprehensions, lambda expressions, and class inheritance.

You will have lots of opportunities to practice. You will also learn ways to reason about program execution, so that it is no longer mysterious and you are able to debug programs when they don’t work. By the end of the specialization, you’ll be writing programs that query Internet APIs for data and extract useful information from them. And you’ll be able to learn to use new modules and APIs on your own by reading the documentation. That will give you a great launch toward being an independent Python programmer. This specialization is a good next step for you if you have completed Python for Everybody but want a more in-depth treatment of Python fundamentals and more practice, so that you can proceed with confidence to specializations like Applied Data Science with Python. But it is also appropriate as a first set of courses in Python if you are already familiar with some other programming language, or if you are up for the challenge of diving in head-first.

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:
Der Kurs bietet möglicherweise keine Gastoption an. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen.
Der Kurs kann stattdessen "Vollständiger Kurs ohne Zertifikat" anbieten. Mit dieser Option können Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Aufgaben einreichen und eine Endnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben können.
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.

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

Fördern Sie Mitarbeiterkompetenzen für bessere Geschäftsergebnisse

Entdecken Sie Coursera für Unternehmen

Data Collection and Processing with Python

Über diesen Kurs