课程信息

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Learner Career Outcomes

42%

完成这些课程后已开始新的职业生涯

41%

通过此课程获得实实在在的工作福利

100% 在线

立即开始,按照自己的计划学习。

可灵活调整截止日期

根据您的日程表重置截止日期。

初级

完成时间大约为12 小时

建议:This course requires approximately two hours a week for six weeks....

英语(English)

字幕:英语(English), 韩语, 越南语, 阿拉伯语(Arabic)

您将获得的技能

Predictive ModellingPython ProgrammingData AnalysisData Visualization (DataViz)Model Selection

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初级

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字幕:英语(English), 韩语, 越南语, 阿拉伯语(Arabic)

教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么

内容评分Thumbs Up92%(8,295 个评分)Info
1

1

完成时间为 2 小时

Importing Datasets

完成时间为 2 小时
6 个视频 (总计 20 分钟)
6 个视频
Understanding the Data2分钟
Python Packages for Data Science2分钟
Importing and Exporting Data in Python4分钟
Getting Started Analyzing Data in Python4分钟
Accessing Databases with Python4分钟
5 个练习
Understanding the Data4分钟
Python Packages for Data Science4分钟
Importing and Exporting Data in Python4分钟
Getting Started Analyzing Data in Python4分钟
Importing Datasets16分钟
2

2

完成时间为 2 小时

Data Wrangling

完成时间为 2 小时
6 个视频 (总计 19 分钟)
6 个视频
Dealing with Missing Values in Python6分钟
Data Formatting in Python3分钟
Data Normalization in Python3分钟
Binning in Python1分钟
Turning categorical variables into quantitative variables in Python2分钟
5 个练习
Dealing with Missing Values in Python6分钟
Data Formatting in Python4分钟
Data Normalization in Python4分钟
Turning categorical variables into quantitative variables in Python4分钟
Data Wrangling12分钟
3

3

完成时间为 2 小时

Exploratory Data Analysis

完成时间为 2 小时
6 个视频 (总计 19 分钟)
6 个视频
Descriptive Statistics4分钟
GroupBy in Python3分钟
Correlation2分钟
Correlation - Statistics2分钟
Analysis of Variance ANOVA4分钟
5 个练习
Descriptive Statistics4分钟
GroupBy in Python4分钟
Correlation4分钟
Correlation - Statistics4分钟
Exploratory Data Analysis14分钟
4

4

完成时间为 2 小时

Model Development

完成时间为 2 小时
6 个视频 (总计 27 分钟)
6 个视频
Linear Regression and Multiple Linear Regression6分钟
Model Evaluation using Visualization4分钟
Polynomial Regression and Pipelines4分钟
Measures for In-Sample Evaluation3分钟
Prediction and Decision Making5分钟
5 个练习
Linear Regression and Multiple Linear Regression4分钟
Model Evaluation using Visualization4分钟
Polynomial Regression and Pipelines4分钟
Measures for In-Sample Evaluation4分钟
Model Development15分钟
4.7
1,018 条评论Chevron Right

来自使用 Python 进行数据分析的热门评论

创建者 RPApr 20th 2019

perfect for beginner level. all the concepts with code and parameter wise have been explained excellently. overall best course in making anyone eager to learn from basics to handle advances with ease.

创建者 ABFeb 13th 2020

Great introduction to data manipulation and analysis for common problems that arise in data science. Also allows you to gain a further understanding of Python syntax, specifically the pandas library.

讲师

授课教师评分4.54/5 (447 个评分)Info
授课教师 Joseph Santarcangelo 的图片

Joseph Santarcangelo 

Ph.D., Data Scientist at IBM
IBM Developer Skills Network
143,997 个学生
4 门课程

提供方

IBM 徽标

IBM

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