Ce cours fait partie de la Spécialisation Introduction to Programming with Python and Java

4.6
étoiles
292 évaluations

Brandon Krakowsky

16 185 déjà inscrits

Offert par

Dans le cadre du diplôme Master of Computer and Information Technology
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Spécialisation Introduction to Programming with Python and JavaUniversité de Pennsylvanie

À propos de ce cours

59 633 consultations récentes

This course provides an introduction to basic data science techniques using Python.  Students are introduced to core concepts like Data Frames and joining data, and learn how to use data analysis libraries like pandas, numpy, and matplotlib.  This course provides an overview of loading, inspecting, and querying real-world data, and how to answer basic questions about that data.  Students will gain skills in data aggregation and summarization, as well as basic data visualization.

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Certificat partageable

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Cours 2 sur 4 dans le

Spécialisation Introduction to Programming with Python and Java

Niveau débutant

High school or college math.

“Introduction to Python Programming” Coursera course or equivalent prior knowledge of introductory Python.

Approx. 17 heures pour terminer

Anglais

Ce que vous allez apprendre

Apply basic data science techniques using Python
Understand and apply core concepts like Data Frames and joining data, and use data analysis libraries like pandas, numpy, and matplotlib
Demonstrate how to load, inspect, and query real-world data, and answer basic questions about that data
Analyze data further by applying learned skills in data aggregation and summarization, as well as basic data visualization

Compétences que vous acquerrez

Data Science
Python Libraries
Python Programming
Data Analysis
Data Visualization (DataViz)

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Anglais

Enseignant

Évaluation de l'enseignant

4,45/5 (106 évaluations)

Brandon Krakowsky

Lecturer

School of Engineering and Applied Science

72 396 étudiants

7 cours

Offert par

Université de Pennsylvanie

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Ce cours fait partie du diplôme intégralement en ligne Master of Computer and Information Technology de Université de Pennsylvanie. Si vous êtes admis(e) au programme complet, vos cours sont pris en compte dans votre apprentissage diplômant.

Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine

Semaine 1

6 heures pour terminer

Module 1 : Loading, Querying, & Filtering Data Using the csv Module

This first module provides students with an overview of loading, inspecting, and exploring data using Python's simple csv library. To get started, this module includes a brief overview of Jupyter Notebook and a concise review of basic Python, including data structures, loops, and functions. This module showcases to the students an in-depth analysis of data stored in a .csv file, including basic querying, approaches for dealing with data errors, and how to filter and sort data based on a variety of criteria.

6 heures pour terminer

8 vidéos (Total 31 min), 9 lectures, 3 quiz

8 vidéos

Course Introduction 53s

About the Instructor : Brandon Krakowsky 1 min

Downloading & Installing Jupyter Notebook35s

Using Jupyter Notebook3 min

Importing and reading a file using the csv module 3 min

Coding demonstration : Analyzing the 500 Greatest Albums of All Time12 min

Coding demonstration : Catching data errors and sorting7 min

Coding demonstration : Calculating max and min1 min

9 lectures

Course Layout & Syllabus15 min

Tips to succeed in this course10 min

Module 1 Resources (DOWNLOAD RELEVANT CODE AND/OR DATA FILES FOR THIS MODULE HERE)5 min

Review of dictionaries10 min

Review of lists5 min

Review of loops10 min

Review of functions5 min

Lambda with max and min10 min

Homework 1 - Instructions10 min

2 exercices pour s'entraîner

Quiz 1 - Loading, Querying, & Filtering Data12 min

Quiz 2 - Catching Errors & Sorting10 min

Semaine

Semaine 2

5 heures pour terminer

Module 2 : Loading, Querying, Joining & Filtering Data Using pandas

In this module, students are introduced to core concepts like the Data Frame and joining data. Students will get experience using pandas, an industry-standard data analysis library, to load and query real-world data and to answer questions about that data. This module demonstrates how to do advanced filtering and indexing, slice subsets of data, restrict data attributes in query results, and do basic computations over the data. Includes how to build a simple recommendation system, and approaches for cleaning data, dealing with missing values, and creating new data.

5 heures pour terminer

14 vidéos (Total 31 min), 5 lectures, 4 quiz

14 vidéos

The pandas module 43s

Loading data 1 min

Inspecting data 1 min

Querying data 47s

Joining data 59s

Code Along Exercise : Join data 6 min

Slicing rows 2 min

Querying data using boolean indexing6 min

Code Along Exercise : Dive bar recommendation in Las Vegas 4 min

Computations - sum() 1 min

Computations - mean() 47s

Other methods 26s

Updating & creating data 43s

Code Along Exercise : Add rating column 1 min

5 lectures

Module 2 Resources (DOWNLOAD RELEVANT CODE AND/OR DATA FILES FOR THIS MODULE HERE)5 min

Homework 2 - Instructions10 min

Casting Data5 min

Cleaning data & dealing with missing values3 min

Homework 3 - Instructions10 min

2 exercices pour s'entraîner

Quiz 3 - Loading, Inspecting, & Querying Data10 min

Quiz 4 - Joining & Filtering Data10 min

Semaine

Semaine 3

5 heures pour terminer

Module 3 : Summarizing & Visualizing Data

This module takes data analysis a step further by providing an overview of the process of aggregating, summarizing, and visualizing data. Students are introduced to the concept of grouping and indexing data, and how to display results in a pivot table using pandas. This module also demonstrates how to prepare and visualize data using a histogram and scatterplot in Jupyter Notebook. Students will gain skills in data aggregation and summarization, as well as basic data visualization. In addition, students will get experience using data analysis libraries like numpy and matplotlib.

5 heures pour terminer

18 vidéos (Total 22 min), 5 lectures, 4 quiz

18 vidéos

Summarizing groups51s

The numpy library 48s

Pivot tables 29s

Using an index 41s

Code Along Exercise : Average review count and rating2 min

Aggregate functions2 min

Jupyter notebook magic functions 21s

The matplotlib library 27s

Histograms 36s

Histograms Coding Demonstration : To show distribution of data 28s

Histograms Coding Demonstration : Preparing data 1 min

Histograms Coding Demonstration : Setting options for PyPlot 1 min

Histograms Coding Demonstration : Displaying the visualization 3 min

Scatterplots 34s

Scatterplots Coding Demonstration : To compare data points on different dimensions12s

Scatterplots Coding Demonstration : Preparing data 1 min

Scatterplots Coding Demonstration : Setting options for PyPlot 2 min

Scatterplots Coding Demonstration : Displaying the visualization 1 min

5 lectures

Module 3 Resources (DOWNLOAD RELEVANT CODE AND/OR DATA FILES FOR THIS MODULE HERE)5 min

Homework 4 - Instructions10 min

Bar charts and plotting pivot tables7 min

For reference: Seaborn2 min

Homework 5 - Instructions10 min

2 exercices pour s'entraîner

Quiz 5 - Summarizing Data10 min

Quiz 6 - Visualizing Data12 min

Avis

4.6

80 avis

5 stars
70,06 %
4 stars
21,76 %
3 stars
5,10 %
2 stars
1,36 %
1 star
1,70 %

Meilleurs avis pour DATA ANALYSIS USING PYTHON

par NG25 juil. 2022

Amazing course that is needed in real world life. Because every decision in life depends on information. That's why data analysis is amazing course...

par KG12 avr. 2021

Excellent course. Assignments /home work explaination need to be rethought. Special thanks to Jahnavi for helping through out the course.

par SA13 avr. 2021

I can't really put it into words or appreciate enough how wonderful and valuable this course is.

par AM7 févr. 2021

Videos touching same theme were too short (26 sec, 1 min, etc.) and disruptive. Wish there could be more practices.

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À propos du Spécialisation Introduction to Programming with Python and Java

This Specialization starts out by teaching basic concepts in Python and ramps up to more complex subjects such as object-oriented programming and data structures in Java. By the time learners complete this series of four courses, they will be able to write fully-functional programs in both Python and Java, two of the most well-known and frequently used programming languages in the world today.

Introduction to Programming with Python and Java is for students and professionals who have minimal or no prior programming exposure. It’s for motivated learners who have experience with rigorous coursework, and are looking to gain a competitive edge in advancing their career. It’s for folks who are thinking about applying to the University of Pennsylvania’s online Master of Computer and Information Technology degree and want to sample some of the lecture videos and content from the first course in the program. We hope this Specialization is for you. Topics in this Specialization include language syntax, style, programming techniques, and coding conventions. Learn about best practices and good code design, code testing and test-driven development, code debugging, code and program documentation, and computational thinking.

Foire Aux Questions

Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
L’accès à des vidéos de cours et des devoirs dépend de votre type d’inscription. Si vous suivez un cours en mode auditeur libre, vous pourrez voir la plupart des contenus de cours gratuitement. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter une expérience de certificat, pendant ou après avoir assister au cours en tant qu’auditeur libre. Si vous ne visualisez pas l’option auditeur libre :
Il est possible que le cours ne propose pas d’option auditeur libre. Vous pouvez en revanche accéder à un essai gratuit ou faire une demande d'aide financière.
Le cours propose peut-être « Cours complet, aucun certificat » à la place. Cette option vous permet de voir tous les contenus de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cependant, vous ne pourrez pas acheter une expérience de certificat.
À quoi ai-je droit si je m'abonne à cette Spécialisation ?
Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours de la Spécialisation, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.
Une aide financière est-elle possible ?
Oui. Dans certains programmes d’apprentissage, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse d’études si vous ne pouvez pas payer les frais d’inscription. Si une aide financière ou une bourse d’études est disponible pour le programme d’apprentissage choisi, vous trouverez un lien pour faire une demande sur la page de description.
How much math do I need to know to take this course?
The only math that learners will need for this Specialization is arithmetic and basic concepts in logic.
This course was fun. How can I learn more?
If you enjoyed this course, we recommend Courses 1, 3 and 4 in the series!
If you would like to learn the fundamentals of computer science beyond the basics of programming, consider applying to the Master of Computer and Information and Technology (MCIT) at the University of Pennsylvania, an Ivy League computer science master’s program for people without a computer science background. For an on-campus experience, explore here. If you prefer an online setting, apply to MCIT Online. In fact, the lectures in this series are also used in the online degree program! The Specialization certificate will be viewed favorably by the admissions committee, so be sure to mention it when you apply.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Étudiants.

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Module 1 : Loading, Querying, & Filtering Data Using the csv Module

Module 2 : Loading, Querying, Joining & Filtering Data Using pandas

Module 3 : Summarizing & Visualizing Data

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