Über diesen Kurs

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Learner Career Outcomes

100 % online

Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Flexible Fristen

Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.

Stufe „Anfänger“

Ca. 27 Stunden zum Abschließen

Empfohlen: 3-5 hours/week...

Englisch

Untertitel: Englisch

Kompetenzen, die Sie erwerben

Python ProgrammingNumpyPandasWxpython

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Stufe „Anfänger“

Ca. 27 Stunden zum Abschließen

Empfohlen: 3-5 hours/week...

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Untertitel: Englisch

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1

Woche 1

24 Minuten zum Abschließen

Welcome to learn Data Processing Using Python!

24 Minuten zum Abschließen
1 Video (Gesamt 4 min), 2 Lektüren
1 Video
2 Lektüren
Teaching Methods10m
FAQ10m
7 Stunden zum Abschließen

Basics of Python

7 Stunden zum Abschließen
16 Videos (Gesamt 170 min), 5 Lektüren, 3 Quiz
16 Videos
2 The First Python Program16m
3 Basics of Python Syntax15m
4 Data Types of Python9m
5 Basic Operations of Python10m
6 Functions, Modules and Packages of Python8m
1.1 Extension: Build a Python Environment4m
1 Conditions12m
2 range5m
3 Loops15m
4 break, continue and else in Loops11m
5 Self-defined Functions14m
6 Recursion11m
7 Scope of Variable4m
A1: Standard Library Functions14m
A2: Exceptions10m
5 Lektüren
1.1 Walk into Python slides10m
1.1 References10m
1.1 Programming exercises(Not Graded)10m
1.2 Multi-dimensional View of Python slides10m
1.2 Control structure & function exercises(9 questions)10m
2 praktische Übungen
Walk into Python quiz20m
More About Python quiz24m
Woche
2

Woche 2

4 Stunden zum Abschließen

Data Acquisition and Presentation

4 Stunden zum Abschließen
10 Videos (Gesamt 139 min), 5 Lektüren, 1 Quiz
10 Videos
2 Network Data Retrieval20m
2.1 Extension: RE introduction16m
2.1 Extension: Dynamic web crawling example5m
1 Sequence8m
2 String17m
3 List14m
4 Tuple7m
2.2 Extension: IO&functional programming15m
2.2 Extension: Mutable objects modify issue9m
5 Lektüren
2 Data Retrieval and Represent slides10m
2.1 Internet Data Retrival Programming exercise(Not Graded)10m
2.1 code snippets for reference only10m
Sequence fuctions practice10m
Sequences and Files Programming Exercise(8 questions)10m
1 praktische Übung
Data Acquisition and Presentation quiz30m
Woche
3

Woche 3

3 Stunden zum Abschließen

Powerful Data Structures and Python Extension Libraries

3 Stunden zum Abschließen
9 Videos (Gesamt 109 min), 5 Lektüren, 1 Quiz
9 Videos
2 Dictionary Use15m
3 Set11m
3.1 Extension: dict and set programming examples12m
1 Extension Library SciPy6m
2 ndarray18m
3 Series7m
4 DataFrame8m
3.2 Extension: Common numpy applications16m
5 Lektüren
3 Powerful Data Structure and Software Ecosystem slides10m
3.1 Programming exercise(Not Graded)10m
3.1 Classic dict programming(1 question)10m
3.2 Programming exercise for DataFrame(Not Graded)10m
3.2 Modify the DataFrames10m
1 praktische Übung
Powerful Data Structures and Python Extension Libraries quiz28m
Woche
4

Woche 4

10 Stunden zum Abschließen

Python Data Statistics and Mining

10 Stunden zum Abschließen
12 Videos (Gesamt 222 min), 13 Lektüren, 3 Quiz
12 Videos
2 Fundamentals of Python Plotting23m
3 Data Clean of Data Exploration and Preprocessing20m
4 Data Transformation of Data Precessing22m
5 Data Reduction of Data Preproccessing18m
1 Basic Data Characteristics Analysis of Data Exploration24m
2 Data Statistics and Analysis Based on pandas27m
3 Cluster Analysis14m
4 Aplications of Python into Science and Engineering Fields7m
5 Applications into Humanities and Social Sciences Fields7m
4.2 Extension: An Analysis of the Differences between Males and Females on Film Ratings17m
4.2 Extension: Classification of Red Wine Data Based on Random Forest Model21m
13 Lektüren
4.1 Data retrieval and preprocessing of Python Slides10m
4.1 References10m
4.1.1 code snippets for reference only10m
4.1.3: Analyze test results using Box-plot10m
Web API - TuShare and Data Analysis ta30m
4.1 Titanic Data Set Acquisition10m
4.2 Data Statistics, Mining and Application Slides10m
4.2 code snippets for reference only10m
4.2.1 K-means algorithm an discussion on K value10m
4.2.1 Extension: Scikit-learn Machine Learning Basics10m
4.2.6 Project- —Linear Regression for Boston houses price prediction10m
4.2.6 Extension: Introduction to WAV audio processing10m
4.2.7 Learn More about NLTK10m
2 praktische Übungen
Data retrieval and preprocessing of Python quiz16m
Data Statistics, Mining and Application quiz20m
4.4

41 Bewertungen

Chevron Right

Top-Bewertungen von Data Processing Using Python

von SROct 22nd 2018

The course provides an insight into the basic structure of Python. It will help you in navigating the areas where Python is robust and effective.

von JLSep 12th 2017

It's a basic Python lesson, but providing some data analysis and GUI concepts, which needs you to explore after this class or in the future.

Dozent

Image of instructor, ZHANG Li

ZHANG Li

associate professor
Department of Computer Science

Über Nanjing University

Nanjing University (NJU) is committed to excellence in teaching and research. Located on the prosperous eastern coast of China, NJU provides a dynamic environment that nurtures learning, creativity, and discovery on one of the most beautiful campuses in the country. Taking NJU's university offerings on Coursera will be a rewarding experience for learners from every corner of the world....

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 ein Zertifikat erwerben, erhalten Sie Zugriff auf alle Kursmaterialien, einschließlich bewerteter Aufgaben. Nach Abschluss des Kurses wird Ihr elektronisches Zertifikat 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.

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