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。
课程信息
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学生职业成果
33%
完成这些课程后已开始新的职业生涯
53%
通过此课程获得实实在在的工作福利
50%
加薪或升职
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。
可灵活调整截止日期
根据您的日程表重置截止日期。
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 AnalysisPython ProgrammingNumpyPandas
学生职业成果
33%
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完成时间大约为27 小时
中文（简体）
字幕：中文（简体）
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.
教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么
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
1 个视频
课程宣传片3分钟
2 个阅读材料
授课方式10分钟
常见问题10分钟
完成时间为 7 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 7 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 quiz20分钟
Python面面观 quiz24分钟
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)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
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）, 4 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
4 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
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 quiz28分钟
完成时间为 9 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 9 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 quiz16分钟
Python数据统计挖掘与应用 quiz20分钟
审阅
来自用PYTHON玩转数据 DATA PROCESSING USING PYTHON的热门评论
由 XL 提供May 20, 2018
Pretty introductory to data processing using Python with scrapers (requests, BeautifulSoup, lxml), Numpy, Pandas, Matplotlib, wxPython for GUI. Content seem too broad, quiz too easy compared to final.
由 D 提供Oct 18, 2017
从基础讲起，到各种方向。最好的是，从很多方面介绍了python的用处很适合初学者来此寻找方向！ Start from the basics and go in all directions.Best of all, in many ways, the use of python is well suited for beginners to find directions!
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 DD 提供May 28, 2017
It is a good course. Starting from the very basic part, the course is suitable for beginner. Those methods that are introduced in the course are all useful, without redundant part.
常见问题
When will I have access to the lectures and assignments?
Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:
The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
What will I get if I purchase the Certificate?
When you purchase a Certificate you get access to all course materials, including graded assignments. Upon completing the course, your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile. If you only want to read and view the course content, you can audit the course for free.
What is the refund policy?
You will be eligible for a full refund until two weeks after your payment date, or (for courses that have just launched) until two weeks after the first session of the course begins, whichever is later. You cannot receive a refund once you’ve earned a Course Certificate, even if you complete the course within the two-week refund period. See our full refund policy.
Is financial aid available?
Yes, Coursera provides financial aid to learners who cannot afford the fee. Apply for it by clicking on the Financial Aid link beneath the "Enroll" button on the left. You’ll be prompted to complete an application and will be notified if you are approved. Learn more.
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