À propos de ce cours

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Résultats de carrière des étudiants

33%

ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce cours

35%

ont bénéficié d'un avantage concret dans leur carrières grâce à ce cours

10%

a obtenu une augmentation de salaire ou une promotion
Certificat partageable
Obtenez un Certificat lorsque vous terminez
100 % en ligne
Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.
Dates limites flexibles
Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.
Niveau intermédiaire
Approx. 16 heures pour terminer
Anglais
Sous-titres : Chinois (traditionnel), Portugais (brésilien), Vietnamien, Coréen, Anglais, Hébreu...

Ce que vous allez apprendre

  • 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

Compétences que vous acquerrez

Python ProgrammingNumpyPandasData Cleansing

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33%

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Enseignant

Offert par

Logo Université du Michigan

Université du Michigan

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Évaluation du contenuThumbs Up91%(47,366 notes)Info
Semaine
1

Semaine 1

3 heures pour terminer

Week 1

3 heures pour terminer
11 vidéos (Total 58 min), 4 lectures, 1 quiz
11 vidéos
Data Science7 min
The Coursera Jupyter Notebook System3 min
Python Functions8 min
Python Types and Sequences8 min
Python More on Strings3 min
Python Demonstration: Reading and Writing CSV files3 min
Python Dates and Times2 min
Advanced Python Objects, map()5 min
Advanced Python Lambda and List Comprehensions2 min
Advanced Python Demonstration: The Numerical Python Library (NumPy)7 min
4 lectures
Syllabus10 min
Help us learn more about you!10 min
50 years of Data Science, David Donoho (optional)1h 30min
Notice for Auditing Learners: Assignment Submission10 min
1 exercice pour s'entraîner
Week One Quiz12 min
Semaine
2

Semaine 2

3 heures pour terminer

Week 2

3 heures pour terminer
8 vidéos (Total 45 min), 1 lecture, 2 quiz
8 vidéos
The Series Data Structure4 min
Querying a Series8 min
The DataFrame Data Structure7 min
DataFrame Indexing and Loading5 min
Querying a DataFrame5 min
Indexing Dataframes5 min
Missing Values4 min
1 lecture
Common Assignment Pitfalls10 min
Semaine
3

Semaine 3

3 heures pour terminer

Week 3

3 heures pour terminer
6 vidéos (Total 35 min)
6 vidéos
Pandas Idioms6 min
Group by6 min
Scales7 min
Pivot Tables2 min
Date Functionality5 min
Semaine
4

Semaine 4

6 heures pour terminer

Week 4

6 heures pour terminer
4 vidéos (Total 25 min), 1 lecture, 2 quiz
4 vidéos
Distributions4 min
More Distributions8 min
Hypothesis Testing in Python10 min
1 lecture
Post-course Survey10 min

Avis

Meilleurs avis pour INTRODUCTION TO DATA SCIENCE IN PYTHON

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À propos du Spécialisation Science des données appliquée avec Python

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....
Science des données appliquée avec Python

Foire Aux Questions

  • Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:

    • The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
    • The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
  • 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.

  • Si vous vous abonnez, vous bénéficiez d'une période d'essai gratuite de 7 jours, durant laquelle vous pouvez annuler votre abonnement sans pénalité. Ensuite, nous n'accordons plus de remboursements, mais vous pouvez annuler votre abonnement à tout instant. Consultez notre politique de remboursement complète.

  • Oui, Coursera offre une Aide Financière aux étudiants qui n'ont pas les moyens d'acquitter les frais. Demandez-la en cliquant sur le lien Aide Financière sous le bouton S'inscrire situé à gauche. Vous devrez remplir un formulaire de demande et vous serez averti(e) si elle est acceptée. Vous devrez répéter cette procédure pour chaque cours de la Spécialisation, y compris pour le Projet Final. En savoir plus.

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