课程信息

498,988 次近期查看

学生职业成果

36%

完成这些课程后已开始新的职业生涯

38%

通过此课程获得实实在在的工作福利

14%

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 2 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20 小时
英语(English)
字幕:英语(English), 韩语

您将获得的技能

Python ProgrammingData VirtualizationData Visualization (DataViz)Matplotlib

学生职业成果

36%

完成这些课程后已开始新的职业生涯

38%

通过此课程获得实实在在的工作福利

14%

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 2 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20 小时
英语(English)
字幕:英语(English), 韩语

讲师

提供方

Placeholder

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 Up94%(7,573 个评分)Info
1

1

完成时间为 4 小时

Module 1: Principles of Information Visualization

完成时间为 4 小时
7 个视频 (总计 37 分钟), 6 个阅读材料, 2 个测验
7 个视频
About the Professor: Christopher Brooks1分钟
Tools for Thinking about Design (Alberto Cairo)8分钟
Graphical heuristics: Data-ink ratio (Edward Tufte)4分钟
Graphical heuristics: Chart junk (Edward Tufte)5分钟
Graphical heuristics: Lie Factor and Spark Lines (Edward Tufte)3分钟
The Truthful Art (Alberto Cairo)8分钟
6 个阅读材料
Syllabus10分钟
Help us learn more about you!10分钟
Notice for Coursera Learners: Assignment Submission10分钟
Dark Horse Analytics (Optional)10分钟
Useful Junk?: The Effects of Visual Embellishment on Comprehension and Memorability of Charts30分钟
Graphics Lies, Misleading Visuals10分钟
2

2

完成时间为 7 小时

Module 2: Basic Charting

完成时间为 7 小时
7 个视频 (总计 42 分钟), 2 个阅读材料, 1 个测验
7 个视频
Matplotlib Architecture6分钟
Basic Plotting with Matplotlib7分钟
Scatterplots8分钟
Line Plots8分钟
Bar Charts4分钟
Dejunkifying a Plot3分钟
2 个阅读材料
Matplotlib30分钟
Ten Simple Rules for Better Figures30分钟
3

3

完成时间为 6 小时

Module 3: Charting Fundamentals

完成时间为 6 小时
6 个视频 (总计 39 分钟), 2 个阅读材料, 2 个测验
6 个视频
Subplots7分钟
Histograms9分钟
Box Plots7分钟
Heatmaps3分钟
Animation5分钟
Interactivity5分钟
2 个阅读材料
Selecting the Number of Bins in a Histogram: A Decision Theoretic Approach (Optional)10分钟
Assignment Reading10分钟
4

4

完成时间为 4 小时

Module 4: Applied Visualizations

完成时间为 4 小时
3 个视频 (总计 18 分钟), 2 个阅读材料, 1 个测验
3 个视频
Seaborn8分钟
Becoming an Independent Data Scientist1分钟
2 个阅读材料
Spurious Correlations10分钟
Post-course Survey10分钟

审阅

来自APPLIED PLOTTING, CHARTING & DATA REPRESENTATION IN PYTHON的热门评论

查看所有评论

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

还有其他问题吗?请访问 学生帮助中心