Über diesen Kurs

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Karriereergebnisse der Lernenden

33%

nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf

35%

ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs

10%

erhalten Sie eine Gehaltserhöhung oder Beförderung
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Stufe „Mittel“
Ca. 16 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Chinesisch (traditionell), Portugiesisch (Brasilien), Vietnamesisch, Koreanisch, Englisch, Hebräisch...

Was Sie lernen werden

  • Understand techniques such as lambdas and manipulating csv files

  • Describe common Python functionality and features used for data science

  • Query DataFrame structures for cleaning and processing

  • Explain distributions, sampling, and t-tests

Kompetenzen, die Sie erwerben

Python ProgrammingNumpyPandasData Cleansing

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Dozent

von

University of Michigan-Logo

University of Michigan

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

InhaltsbewertungThumbs Up92%(50,893 Bewertungen)Info
Woche
1

Woche 1

3 Stunden zum Abschließen

Week 1

3 Stunden zum Abschließen
11 Videos (Gesamt 58 min), 4 Lektüren, 1 Quiz
11 Videos
Data Science7m
The Coursera Jupyter Notebook System3m
Python Functions8m
Python Types and Sequences8m
Python More on Strings3m
Python Demonstration: Reading and Writing CSV files3m
Python Dates and Times2m
Advanced Python Objects, map()5m
Advanced Python Lambda and List Comprehensions2m
Advanced Python Demonstration: The Numerical Python Library (NumPy)7m
4 Lektüren
Syllabus10m
Help us learn more about you!10m
50 years of Data Science, David Donoho (optional)1h 30m
Notice for Auditing Learners: Assignment Submission10m
1 praktische Übung
Week One Quiz12m
Woche
2

Woche 2

3 Stunden zum Abschließen

Week 2

3 Stunden zum Abschließen
8 Videos (Gesamt 45 min), 1 Lektüre, 2 Quiz
8 Videos
The Series Data Structure4m
Querying a Series8m
The DataFrame Data Structure7m
DataFrame Indexing and Loading5m
Querying a DataFrame5m
Indexing Dataframes5m
Missing Values4m
1 Lektüre
Common Assignment Pitfalls10m
Woche
3

Woche 3

3 Stunden zum Abschließen

Week 3

3 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 35 min)
6 Videos
Pandas Idioms6m
Group by6m
Scales7m
Pivot Tables2m
Date Functionality5m
Woche
4

Woche 4

6 Stunden zum Abschließen

Week 4

6 Stunden zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 25 min), 1 Lektüre, 2 Quiz
4 Videos
Distributions4m
More Distributions8m
Hypothesis Testing in Python10m
1 Lektüre
Post-course Survey10m

Bewertungen

Top-Bewertungen von INTRODUCTION TO DATA SCIENCE IN PYTHON

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Über den Spezialisierung Angewandte Datenwissenschaft mit Python

The 5 courses in this University of Michigan specialization introduce learners to data science through the python programming language. This skills-based specialization is intended for learners who have a basic python or programming background, and want to apply statistical, machine learning, information visualization, text analysis, and social network analysis techniques through popular python toolkits such as pandas, matplotlib, scikit-learn, nltk, and networkx to gain insight into their data. Introduction to Data Science in Python (course 1), Applied Plotting, Charting & Data Representation in Python (course 2), and Applied Machine Learning in Python (course 3) should be taken in order and prior to any other course in the specialization. After completing those, courses 4 and 5 can be taken in any order. All 5 are required to earn a certificate....
Angewandte Datenwissenschaft mit Python

Häufig gestellte Fragen

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