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

Karriereergebnisse der Lernenden

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nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf

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Englisch

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Dozent

von

University of Michigan-Logo

University of Michigan

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

InhaltsbewertungThumbs Up91%(41,418 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

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

  • 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.

  • 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.

  • Wenn Sie ein Abonnement abgeschlossen haben, erhalten Sie eine 7-tägige, kostenlose Testversion, die Sie gebührenfrei wieder kündigen können. Danach gewähren wir keine Rückerstattungen mehr, aber Sie können Ihr Abonnement jederzeit kündigen. Lesen Sie unsere vollständige Rückerstattungsrichtlinie.

  • Ja, Coursera bietet für Kursteilnehmer, die sich die Kursgebühr nicht leisten können, finanzielle Unterstützung an. Bewerben Sie sich dafür, indem Sie auf den Link für finanzielle Unterstützung links unter der Schaltfläche „Anmelden“ klicken. Sie werden zum Ausfüllen eines Antrags aufgefordert und werden bei Genehmigung benachrichtigt. Diesen Schritt müssen Sie für jeden Kurs der Spezialisierung ausführen, auch für das Abschlussprojekt. Mehr erfahren

Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Hilfe-Center für Teiln..