关于此课程： 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，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（2017年8月14日周内更新完毕）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. 由Python 2.x换成Python 3.x； 2. 增加网络爬虫基础实践网页爬取和解析，Web API等内容； 3. 其他包括调整了部分课程顺序，丰富了课程内容特别是项目实践部分的内容。
此课程适用人群： 非计算机专业，想学习Python和用Python进行数据分析的学习者
制作方： Nanjing University
教学方： ZHANG Li, associate professor
Department of Computer Science
| 承诺学习时间 | 3-6 hours/week |
| 语言 | Chinese (Simplified) |
| 如何通过 | 通过所有计分作业以完成课程。 |
| 用户评分 |
授课大纲
第 1 周
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！
1 个视频, 2 个阅读材料
- 阅读: 授课方式
- 阅读: 常见问题
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！
15 个视频, 4 个阅读材料
- 视频: 2 第一个Python程序
- 视频: 3 Python语法基础
- 视频: 4 Python数据类型
- 视频: 5 Python基本运算
- 视频: 6 Python的函数、模块和包
- 阅读: 1.1 参考资料
- 阅读: 1.1 将Python和pip加入环境变量中的方法
- 阅读: 1.1 编程小练习（不计分）
- 视频: 1 条件
- 视频: 2 range函数
- 视频: 3 循环
- 视频: 4 循环中的break，continue和else
- 视频: 5 自定义函数
- 视频: 6 递归
- 视频: 7 变量作用域
- 阅读: 1.2 编程和阅读程序小练习（不计分）
- 视频: 补充1：标准库函数
- 视频: 补充2：异常
- 讨论提示: 写出递归程序的执行结果
已评分: 走近Python quiz
已评分: Python面面观 quiz
已评分: 循环编程题(计分)
第 2 周
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。
6 个视频, 6 个阅读材料
- 视频: 2 网络数据获取
- 阅读: 2.1.2 正则表达式基本知识和在线测试工具
- 阅读: 2.1.2 迷你爬虫编程小练习(不计分)
- 阅读: 2.1.2进阶：爬虫项目实践(不计分)
- 视频: 1 序列
- 视频: 2 字符串
- 视频: 3 列表
- 视频: 4 元组
- 阅读: 2.2.4序列类型的函数/方法使用小练习
- 阅读: 2.2.3 序列与文件编程练习(不计分)
- 讨论提示: KO奥数高手
- 阅读: 2.2 序列运算、操作、函数/方法简介
已评分: 数据获取与表示 quiz
第 3 周
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。
7 个视频, 4 个阅读材料
- 视频: 2 字典的使用
- 视频: 3 集合
- 阅读: 3.1 编程练习(不计分)
- 视频: 1 扩展库SciPy
- 视频: 2 ndarray
- 视频: 3 变长字典Series
- 视频: 4 DataFrame
- 阅读: 3.2 参考资料SciPy url
- 阅读: 3.2 创建DataFrame编程小练习(不计分)
- 讨论提示: NumPy中的通用函数
- 阅读: 3.2 利用字典进行词频统计
已评分: 强大的数据结构和Python扩展库 quiz
第 4 周
Python数据统计和可视化Python Data Statistics and Visualization
欢迎小伙伴们来到"Python数据统计和可视化"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。
14 个视频, 12 个阅读材料
- 视频: 2 数据准备
- 视频: 3 数据显示
- 视频: 4 数据选择
- 视频: 5 简单统计与处理
- 视频: 6 Grouping
- 视频: 7 Merge
- 阅读: 4.1 参考资料
- 阅读: 4.1.1 代码参考
- 阅读: 4.1.2 代码参考
- 阅读: 4.1 接口研究：财经数据接口TuShare
- 视频: 1 聚类分析
- 视频: 2 Matplotlib绘图基础
- 视频: 3 Matplotlib图像属性控制
- 视频: 4 pandas作图
- 视频: 5 数据存取
- 视频: 6 Python的理工类应用
- 视频: 7 Python的人文社科类应用
- 阅读: 4.2 股票数据对比分析编程练习(不计分)
- 阅读: 4.2 代码参考
- 阅读: 4.2.1扩展： Scikit-learn经典机器学习经典入门项目开发
- 阅读: 4.2.4&4.2.5 用箱形图分析成绩数据练习
- 阅读: 4.2.6扩展： WAV音频处理入门研究
- 阅读: 4.2扩展：新闻标题挖掘项目~~~
- 阅读: 4.1 K-means算法示意简介
- 阅读: 4.7 继续了解NLTK
已评分: Python基本数据统计 quiz
已评分: Python高级数据处理与可视化 quiz
已评分: 男女电影评分差异分析编程(计分)
第 5 周
面向对象和图形用户界面Object Orientation and Graphical User Interface
"面向对象和图形用户界面"欢迎你！本模块将会带大家去理解什么是面向对象，图形用户界面与面向对象的关系，这部分内容只要求理解概念，将来可以在用各种新函数时更自如更简单地上手，不要求写程序。另外图形用户界面的基本框架、常用的组建和布局管理也是大家需要掌握的部分，学完它们你会发现图形用户界面开发其实并非遥不可及。本模块有彩蛋哟~~~
8 个视频, 2 个阅读材料
- 视频: 2 抽象
- 视频: 3 继承
- 视频: 1 GUI的基本框架
- 视频: 2 GUI常用组件
- 视频: 3 布局管理
- 视频: 4 其他GUI库
- 视频: 5 综合应用
- 阅读: 5.2 综合应用项目
- 阅读: 5.2 代码参考
已评分: 面向对象和图形用户界面 quiz
已评分: 课程总测试Examination
常见问题解答
运作方式
课程作业
每门课程都像是一本互动的教科书，具有预先录制的视频、测验和项目。
来自同学的帮助
与其他成千上万的学生相联系，对想法进行辩论，讨论课程材料，并寻求帮助来掌握概念。
证书
获得正式认证的作业，并与朋友、同事和雇主分享您的成功。
制作方
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.
评分和审阅
终于完成啦！哈哈哈大壮老师太可爱了。嗯，作为我第一个完成的网课，我要和大家分享一些看法。课程难度：偏高。 我是学商科的（完全0基础），自认为理科并不能算弱。但要跟上课程还是要费很大工夫的。说实在不太建议完全没有编程基础的同学来学，也可能是我个人太弱了吧。但有一些编程的基础概念完全没有提及，是需要同学在课后自己补的，这一部分可以说非常折磨人了。一节课10分钟几个概念，我经常翻来覆去要听好多好多遍，建议同学自己补练习题，不然真的很难跟上。老师：一百昏啊一百昏，我都成了大壮老师的粉丝了(✧◡✧)课程设置：我觉得设置的太全了，以至于刚对request有点感觉，啪，过了；刚对data frame有点感觉，啪，又过了。。。而且个人觉得最后一部分实在太快，可以考虑删去GUI这一部分，先把基础打牢比较适合我们这类以实用为目的的人综合：4.5❤ 老师加分加分，但是课程设置和难度有可以商榷的地方∠(°ゝ°)敬礼！谢谢老师带我领略到了编程的世界！感谢！
老师很可爱 哈哈
有些挑剔，所以给了4分。这门课的优点是覆盖范围很广，在数据处理方面涉及到了很多方面，质量也不错。但是我个人有一些改进建议：1，第五章我觉得跟这门课主题的关系不是很大，我建议可以考虑这门课就不要这个内容了，放到其他课程里面。2，期末考试的一次性题目量太大了，本来coursera中国上就不稳定，中途出点问题重做的感觉想哭。建议可以分散到其他课程。3，这门课的第四章是我觉得最受益匪浅的一章，也是我个人感觉整个课程的核心，但是太多的内容都点到为止，我觉得应该再多扩展一点，分到其他章节讲也是OK的。4，作业很多都是考察用法和一些概念，我觉得这个很多自己查查文档就知道了，不是很有必要考，一些比较专业的知识至少对于我这种需要应用的人来说，用处不大。5，编程作业，感觉作为一门编程课，编程作业比较少。6，课程的辅助，我下载的PPT和老师讲的不太一样，而且要是能有上课时用的代码发布也比较好（最好有简单的注释）。
LX
课程全面，知识讲解基础，问题较高深，需要学生利用课外时间摸索，对于初学者有难度，但也是一种学习促进，总体来说还是很满意的。