This is the first course in the four-course specialization Python Data Products for Predictive Analytics, introducing the basics of reading and manipulating datasets in Python. In this course, you will learn what a data product is and go through several Python libraries to perform data retrieval, processing, and visualization.
This course will introduce you to the field of data science and prepare you for the next three courses in the Specialization: Design Thinking and Predictive Analytics for Data Products, Meaningful Predictive Modeling, and Deploying Machine Learning Models. At each step in the specialization, you will gain hands-on experience in data manipulation and building your skills, eventually culminating in a capstone project encompassing all the concepts taught in the specialization.
Ce cours fait partie de la Spécialisation Python Data Products for Predictive Analytics
Basic Data Processing and Visualization
proposé par
À propos de ce cours
Ce que vous allez apprendre
Develop data strategy and process for how data will be generated, collected, and consumed
Load and process formatted datasets such as CSV and JSON.
Deal with data in various formats (e.g. timestamps, strings) and filter and “clean” datasets by removing outliers etc.
Basic experience with data processing libraries such as numpy and data ingestion with urllib, requests
Compétences que vous acquerrez
Python LibrariesData Pre-ProcessingData Visualization (DataViz)
Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours
Semaine
12 heures pour terminer
Week 1: Introduction to Data Products
This week, we will go over the syllabus and set you up with the course materials and software. We will introduce you to data products and refresh your memory on Python and Jupyter notebooks.
6 vidéos (Total 42 min), 6 lectures, 2 quiz
6 vidéos
Data Product Examples in Enterprise5 min
Developing a Data Product Strategy7 min
Python and Jupyter Basics6 min
Python Recap5 min
Livecoding: Getting Started With Jupyter10 min
6 lectures
Syllabus10 min
Course Materials10 min
Set Up Your System10 min
Our Case Study: Recommender Systems10 min
(Optional) Python: How to Run10 min
(Optional) Python: Additional Resources10 min
2 exercices pour s'entraîner
Review: Data Products4 min
Review: Python and Jupyter4 min
Semaine
21 heure pour terminer
Week 2: Reading Data in Python
This week, we will learn how to load in datasets from CSV and JSON files. We will also practice manipulating data from these datasets with basic Python commands.
6 vidéos (Total 54 min), 3 quiz
6 vidéos
CSV & JSON Files8 min
Reading CSV & JSON Files9 min
Processing Structured Data in Python8 min
Live-Coding: JSON5 min
Extracting Simple Statistics From Datasets11 min
Simple Statistics: Live-Coding8 min
3 exercices pour s'entraîner
Review: CSV and JSON Files6 min
Review: Simple Statistics4 min
Python: Reading Data10 min
Semaine
31 heure pour terminer
Week 3: Data Processing in Python
This week, our goal is to understand how to clean up a dataset before analyzing it. We will go over how to work with different types of data, such as strings and dates.
4 vidéos (Total 38 min), 3 quiz
4 vidéos
Processing Text and Strings in Python7 min
Processing Times and Dates in Python11 min
Livecoding: Time and Date Data8 min
3 exercices pour s'entraîner
Review: Data Filtering and Cleaning2 min
Review: Processing Different Data Types5 min
Data Processing in Python10 min
Semaine
41 heure pour terminer
Week 4: Python Libraries and Toolkits
Get a sense of common libraries in Python and how they can be useful. Practice with MatPlotLib and other libraries.
5 vidéos (Total 45 min), 4 quiz
5 vidéos
Introduction to Data Visualization11 min
Introduction to Matplotlib5 min
Live-coding: MatPlotLib9 min
urllib and BeautifulSoup12 min
4 exercices pour s'entraîner
Review: NumPy2 min
Review: MatPlotLib6 min
Review: urllib and BeautifulSoup4 min
Python Libraries & Toolkits10 min
Enseignants
Julian McAuley
Assistant ProfessorComputer Science
Ilkay Altintas
Chief Data Science OfficerSan Diego Supercomputer Center
À propos de Université de Californie à San Diego
UC San Diego is an academic powerhouse and economic engine, recognized as one of the top 10 public universities by U.S. News and World Report. Innovation is central to who we are and what we do. Here, students learn that knowledge isn't just acquired in the classroom—life is their laboratory.
À propos de la Spécialisation Python Data Products for Predictive Analytics
Python data products are powering the AI revolution. Top companies like Google, Facebook, and Netflix use predictive analytics to improve the products and services we use every day. Take your Python skills to the next level and learn to make accurate predictions with data-driven systems with this four-course Specialization from UC San Diego.
This Specialization is for learners who are proficient with the basics of Python. You’ll start by creating your first data strategy. You’ll also develop statistical models, devise data-driven workflows, and learn to make meaningful predictions for a wide-range of business and research purposes. Finally, you’ll use design thinking methodology and data science techniques to extract insights from a wide range of data sources. This is your chance to master one of the technology industry’s most in-demand skills.
Python Data Products for Predictive Analytics is taught by Professor Ilkay Altintas, Ph.D. and Julian McAuley. Dr. Alintas is a prominent figure in the data science community and the designer of the highly-popular Big Data Specialization on Coursera. She has helped educate hundreds of thousands of learners on how to unlock value from massive datasets.
Foire Aux Questions
Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
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À quoi ai-je droit si je m'abonne à cette Spécialisation ?
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