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

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16 小时

英语(English)

字幕:中文(繁体), 巴西葡萄牙语, 越南语, 韩语, 英语(English), 希伯来语...

您将学到的内容有

  • Understand techniques such as lambdas and manipulating csv files

  • Describe common Python functionality and features used for data science

  • Query DataFrame structures for cleaning and processing

  • Explain distributions, sampling, and t-tests

您将获得的技能

Python ProgrammingNumpyPandasData Cleansing

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16 小时

英语(English)

字幕:中文(繁体), 巴西葡萄牙语, 越南语, 韩语, 英语(English), 希伯来语...

讲师

提供方

密歇根大学 徽标

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 Up91%(41,844 个评分)Info
1

1

完成时间为 3 小时

Week 1

完成时间为 3 小时
11 个视频 (总计 58 分钟), 4 个阅读材料, 1 个测验
11 个视频
Data Science7分钟
The Coursera Jupyter Notebook System3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
Advanced Python Demonstration: The Numerical Python Library (NumPy)7分钟
4 个阅读材料
Syllabus10分钟
Help us learn more about you!10分钟
50 years of Data Science, David Donoho (optional)1 小时 30 分
Notice for Auditing Learners: Assignment Submission10分钟
1 个练习
Week One Quiz12分钟
2

2

完成时间为 3 小时

Week 2

完成时间为 3 小时
8 个视频 (总计 45 分钟), 1 个阅读材料, 2 个测验
8 个视频
The Series Data Structure4分钟
Querying a Series8分钟
The DataFrame Data Structure7分钟
DataFrame Indexing and Loading5分钟
Querying a DataFrame5分钟
Indexing Dataframes5分钟
Missing Values4分钟
1 个阅读材料
Common Assignment Pitfalls10分钟
3

3

完成时间为 3 小时

Week 3

完成时间为 3 小时
6 个视频 (总计 35 分钟)
6 个视频
Pandas Idioms6分钟
Group by6分钟
Scales7分钟
Pivot Tables2分钟
Date Functionality5分钟
4

4

完成时间为 6 小时

Week 4

完成时间为 6 小时
4 个视频 (总计 25 分钟), 1 个阅读材料, 2 个测验
4 个视频
Distributions4分钟
More Distributions8分钟
Hypothesis Testing in Python10分钟
1 个阅读材料
Post-course Survey10分钟

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

常见问题

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