4.7
星
1,523 个评分

ZHANG Li

90,558 人已注册

提供方

用Python玩转数据 Data Processing Using Python

南京大学

课程信息

35,346 次近期查看

本课程 (Please click https://www.coursera.org/learn/python-data-processing for English version) 主要面向非计算机专业学生，从Python基本语法开始，到Python中如何从本地和网络上进行数据获取，如何解析和表示数据，再到如何利用Python开源生态系统SciPy对数据进行基础和高级的统计分析及可视化，包括数据探索和预处理的具体方法，到最后如何设计一个简单的GUI界面来表示和处理数据，层层推进。
整个课程以财经数据为基础，通过构建一个个喜闻乐见的案例，让大家可以以更直观的方式领略Python的简洁、优雅和健壮，同时探讨Python除了在商业领域之外在文学、社会学和新闻等人文社科类领域以及在数学和生物等理工类领域同样拥有便捷高效的数据处理能力，并可以触类旁通将其灵活应用于各专业中。

近期（2019年11月6日已更新完毕）本课程进行了全面改版，新版主要在以下几个方面做了改变：
1. 丰富了Python基础的案例实际操作和讲解；
2. 增加和扩展了如NumPy包的矢量运算和广播思想及常见应用，数据探索与预处理的多个环节，基于pandas的数据分析及数据挖掘案例等。
有些是直接在原视频上修改，有些是以拓展视频的方式呈现，特别是新录制的视频因为想说的内容很多所以时长较长，很多都超过了20分钟，小伙伴们学习时可能会比较辛苦，加油加油！

可灵活调整截止日期

根据您的日程表重置截止日期。

可分享的证书

完成后获得证书

100% 在线

立即开始，按照自己的计划学习。

完成时间大约为27 小时

中文（简体）

字幕：中文（简体）

您将获得的技能

Data Analysis
Python Programming
Numpy
Pandas

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完成时间大约为27 小时

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授课教师

授课教师评分

4.69/5 （62 个评分）

ZHANG Li

associate professor

Department of Computer Science

161,260 个学生

2 门课程

提供方

南京大学

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.

授课大纲 - 您将从这门课程中学到什么

内容评分92%（8,072 个评分）

周

周 1

完成时间为 24 分钟

欢迎学习《用Python玩转数据》Welcome

欢迎你学习《用Python玩转数据》( (Please click https://www.coursera.org/learn/python-data-processing for English version))这门课程，本课程将尽量用非计算机专业的小伙伴们能听得懂的方式来讲述如何利用Python这种简单易学的程序设计语言方便快捷地获取数据、表示数据、分析数据和展示数据，基于科学计算与数据分析的SciPy库和与网络爬虫相关的Requests、Beautiful Soup库等，通过多个案例让大家轻松愉快地学会用Python玩转各领域数据。相信《用Python玩转数据》是一门可以让你不再害怕数据处理的计算机程序设计课，大壮老师期待你的加入！

完成时间为 24 分钟

1 个视频（总计 4 分钟）, 2 个阅读材料

完成时间为 8 小时

Python基础Basics of Python

小伙伴们，欢迎来到Module 01"Python基础"的学习！先带大家领略一下Python简单易学和优雅健壮的特性，less is more，Python的设计者绝对深谙此道。本模块学完以后，大家可以掌握Python的基本语言结构、数据类型、基本运算、条件和循环、函数和模块等内容，用它们就可以写一些有用的程序了！

完成时间为 8 小时

16 个视频（总计 170 分钟）, 4 个阅读材料, 3 个测验

16 个视频

1 Python简介5分钟

2 第一个Python程序16分钟

3 Python语法基础15分钟

4 Python数据类型9分钟

5 Python基本运算10分钟

6 Python的函数、模块和包8分钟

1.1补充 Python环境搭建4分钟

1 条件12分钟

2 range函数5分钟

3 循环15分钟

4 循环中的break，continue和else11分钟

5 自定义函数14分钟

6 递归11分钟

7 变量作用域4分钟

补充1：标准库函数14分钟

补充2：异常10分钟

4 个阅读材料

1.1 参考资料10分钟

1.1 将Python和pip加入环境变量中的方法10分钟

1.1 编程小练习（不计分）10分钟

1.2 控制结构和函数编程练习（8题，不计分）10分钟

2 个练习

走近Python quiz30分钟

Python面面观 quiz30分钟

周

周 2

完成时间为 4 小时

数据获取与表示Data Acquisition and Presentation

欢迎进入“数据获取与表示”的学习！学完本模块，大家将会掌握Python在本地数据和网络数据获取的方式以及解析网络数据，会使用Python中基础但功能十分强大的数据结构序列、字符串、列表、元组快速有效地进行数据表示以及做简单的数据处理。

完成时间为 4 小时

10 个视频（总计 139 分钟）, 5 个阅读材料, 1 个测验

10 个视频

1 本地数据获取22分钟

2 网络数据获取20分钟

2.1.1拓展视频1 正则表达式简介16分钟

2.2.1拓展视频2 动态网页数据爬取小例5分钟

1 序列8分钟

2 字符串17分钟

3 列表14分钟

4 元组7分钟

2.2.2拓展视频1 输入输出&函数式编程入门15分钟

2.2.2拓展视频2 可变可迭代对象修改问题解释9分钟

5 个阅读材料

2.1.2 迷你爬虫编程小练习(不计分)10分钟

2.1.2进阶：爬虫项目实践(不计分, 2020年10月17日更新)10分钟

2.2.4序列类型的函数/方法使用小练习10分钟

2.2.3 序列与文件编程练习(7题，不计分)10分钟

2.2 序列运算、操作、函数/方法简介10分钟

1 个练习

数据获取与表示 quiz30分钟

周

周 3

完成时间为 3 小时

强大的数据结构和Python扩展库Powerful Data Structures and Python Extension Libraries

欢迎来到”强大的数据结构和Python扩展库”！现在有没有觉得自己离可以用Python玩转数据又进了一步，学完本模块，大家将会掌握Python中高级的数据结构字典和集合，在某些应用中使用它们会非常方便，特别的，大家还会领略到Python最著名使用最广泛的科学计算包SciPy中ndarray、Series和DataFrame这些简洁高效的数据结构的魅力。

完成时间为 3 小时

9 个视频（总计 109 分钟）, 5 个阅读材料, 1 个测验

9 个视频

1 为什么需要字典13分钟

2 字典的使用15分钟

3 集合11分钟

3.1.1拓展视频：字典和集合编程示例介绍12分钟

1 扩展库SciPy6分钟

2 ndarray18分钟

3 变长字典Series7分钟

4 DataFrame8分钟

3.2.1拓展视频：NumPy常见应用选讲16分钟

5 个阅读材料

3.1 编程练习(不计分)10分钟

3.1 字典经典应用编程小例10分钟

来听大壮老师聊一聊Python化编程(2022.1)10分钟

3.2 参考资料SciPy url10分钟

3.2 创建DataFrame编程小练习(不计分)10分钟

1 个练习

强大的数据结构和Python扩展库 quiz30分钟

周

周 4

完成时间为 10 小时

Python数据统计与挖掘Python Data Statistics and Mining

欢迎小伙伴们来到"Python数据统计与挖掘"模块的学习！本模块将从数据处理的整个过程展现Python在数据处理和分析上独特的优势，将用很多耳熟能详喜闻乐见的案例让大家领略并掌握方法和特点，学完本模块，你可以从一堆数据中快速有效地挖掘出你想要的或者你期待的又或者是未知的结果，也可以将这些数据用各类图像来表示。另外，Python中各种第三方包的数据统计方式就如开了外挂一样强大到让你咋舌，但却是普通人也可以理解并拥有的。

完成时间为 10 小时

12 个视频（总计 222 分钟）, 12 个阅读材料, 3 个测验

12 个视频

1 便捷数据获取18分钟

2 Python绘图基础23分钟

3 数据探索与预处理之数据清洗20分钟

4 数据预处理之数据变换22分钟

5 数据预处理之数据规约18分钟

1 数据探索之基本数据特征分析24分钟

2 基于pandas的数据统计与分析27分钟

3 聚类分析14分钟

4 Python的理工类应用7分钟

5 Python的人文社科类应用7分钟

4.2.2 拓展视频基于pandas的男女电影评分分析17分钟

4.2.3拓展视频基于随机森林的红酒品质分类21分钟

12 个阅读材料

4.1 参考资料10分钟

4.1.1 代码参考10分钟

4.1.2&4.1.3 用箱形图分析成绩数据练习10分钟

4.1 财经数据接口TuShare研究和数据处理分析小项目10分钟

4.1 数据集获取：数据预处理常用数据集titanic数据集获取10分钟

4.2 代码参考10分钟

4.2.2 扩展：pandas与mysql数据库交互入门10分钟

4.2.3 K-means算法介绍和K值探讨10分钟

4.2.3扩展： Scikit-learn经典机器学习经典入门项目开发10分钟

4.2.4扩展： WAV音频处理入门研究10分钟

4.2.5 继续了解NLTK10分钟

4.2 项目—线性回归分析入门之波士顿房价预测10分钟

2 个练习

Python便捷数据获取与预处理 quiz30分钟

Python数据统计挖掘与应用 quiz20分钟

审阅

4.7

404 条评论

5 stars
73.15%
4 stars
21.68%
3 stars
3.72%
2 stars
0.84%
1 star
0.58%

来自用PYTHON玩转数据 DATA PROCESSING USING PYTHON的热门评论

由 DZ 提供Sep 24, 2017

非常感谢老师！推荐的python for data analysis 也很适合入门，学到了很多，对python也更有信心了。也许第五周的GUI的例子有一点快，我在最后的一个例子中程序没有跑出来，还要再继续看看。关于wxpython暂时没找到合适的书，希望老师能够推荐一本入门的书或者入门的方法，或者讲得慢一些，对程序再多一点说明。总之这是一门很不错的入门课程。

由 XM 提供Aug 27, 2018

Best online course for Chinese speaking programming enthusiast! Recommended!

由 LW 提供Apr 11, 2021

总体来说在中文学习资料里算还行的入门课程，测验和作业的提交方式需要进一步完善，测验只能提交结果，许多课程是可以提交代码的。测验中填空部分内容每次都需要手写分隔符，而且经常还不一样，很多其他课程可以在嵌入式的形式下填写需要补充的代码内容。另外就是似乎随堂的测验有一个多选题答案有问题。

由 LL 提供Dec 17, 2015

老师五星好评，风趣接地气，课程内容入门也足够。推荐该课程

稍有不足的部分是数据处理分析统计绘图部分，概念内容很多，现阶段课程看着有些吃力(完成课程需要经常上网搜索)

可能的话希望清晰结构，各个有所展开。

谢谢大壮老师

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