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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

35%

通过此课程获得实实在在的工作福利

10%

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。
第 1 门课程(共 5 门)
可灵活调整截止日期
根据您的日程表重置截止日期。
中级
完成时间大约为31 小时
英语(English)
字幕:英语(English)

您将获得的技能

Python ProgrammingNumpyPandasData Cleansing

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讲师

提供方

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密歇根大学

教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么

内容评分Thumbs Up92%(55,191 个评分)Info
1

1

完成时间为 12 小时

Fundamentals of Data Manipulation with Python

完成时间为 12 小时
12 个视频 (总计 111 分钟), 7 个阅读材料, 2 个测验
12 个视频
Introduction to the Course4分钟
The Coursera Jupyter Notebook System8分钟
Python Functions8分钟
Python Types and Sequences8分钟
Python More on Strings3分钟
Python Demonstration: Reading and Writing CSV files3分钟
Python Dates and Times2分钟
Advanced Python Objects, map()5分钟
Advanced Python Lambda and List Comprehensions2分钟
Numerical Python Library (NumPy)32分钟
Manipulating Text with Regular Expression27分钟
7 个阅读材料
Syllabus10分钟
Notice for Auditing Learners: Assignment Submission10分钟
Help Us Learn More About You!10分钟
Week 1 Textbook Reading Assignment2小时
50 years of Data Science, David Donoho (Optional)1 小时 30 分
Regular Expression Operations documentation1小时
Regular Expressions Debugging10分钟
2

2

完成时间为 6 小时

Basic Data Processing with Pandas

完成时间为 6 小时
9 个视频 (总计 89 分钟), 1 个阅读材料, 2 个测验
9 个视频
The Series Data Structure10分钟
Querying a Series15分钟
DataFrame Data Structure12分钟
DataFrame Indexing and Loading8分钟
Querying a DataFrame9分钟
Indexing Dataframes8分钟
Missing Values11分钟
Example: Manipulating DataFrame8分钟
1 个阅读材料
Week 2 Reading Assignments1小时
3

3

完成时间为 7 小时

More Data Processing with Pandas

完成时间为 7 小时
6 个视频 (总计 84 分钟), 1 个阅读材料, 2 个测验
6 个视频
Pandas Idioms15分钟
Group by19分钟
Scales10分钟
Pivot Table9分钟
Date/Time Functionality12分钟
1 个阅读材料
Week 3 Reading Assignments2小时
4

4

完成时间为 5 小时

Answering Questions with Messy Data

完成时间为 5 小时
2 个视频 (总计 20 分钟), 4 个阅读材料, 2 个测验
2 个视频
Other Forms of Structured Data6分钟
4 个阅读材料
Science Isn't Broken: p-hacking45分钟
Goodhart's Law (Optional)30分钟
The 5 Graph Algorithms that you should know10分钟
Post-course Survey10分钟
1 个练习
Final Quiz30分钟

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关于 借助 Python 应用数据科学 专项课程

The 5 courses in this University of Michigan specialization introduce learners to data science through the python programming language. This skills-based specialization is intended for learners who have a basic python or programming background, and want to apply statistical, machine learning, information visualization, text analysis, and social network analysis techniques through popular python toolkits such as pandas, matplotlib, scikit-learn, nltk, and networkx to gain insight into their data. Introduction to Data Science in Python (course 1), Applied Plotting, Charting & Data Representation in Python (course 2), and Applied Machine Learning in Python (course 3) should be taken in order and prior to any other course in the specialization. After completing those, courses 4 and 5 can be taken in any order. All 5 are required to earn a certificate....
借助 Python 应用数据科学

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