This course will introduce the learner to the basics of the python programming environment, including fundamental python programming techniques such as lambdas, reading and manipulating csv files, and the numpy library. The course will introduce data manipulation and cleaning techniques using the popular python pandas data science library and introduce the abstraction of the Series and DataFrame as the central data structures for data analysis, along with tutorials on how to use functions such as groupby, merge, and pivot tables effectively. By the end of this course, students will be able to take tabular data, clean it, manipulate it, and run basic inferential statistical analyses.
Ce cours fait partie de la Spécialisation Science des données appliquée avec Python
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Spécialisation Science des données appliquée avec PythonUniversité du MichiganÀ propos de ce cours
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Labos Coursera
Inclut des projets d’apprentissage pratique.
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Niveau intermédiaire
Approx. 35 heures pour terminer
Anglais
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 Programming
- Numpy
- Pandas
- Data Cleansing
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Ce cours fait partie du diplôme intégralement en ligne Master of Applied Data Science de Université du Michigan.
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
13 heures pour terminer
Fundamentals of Data Manipulation with Python
13 heures pour terminer
12 vidéos (Total 111 min), 6 lectures, 2 quiz
7 heures pour terminer
Basic Data Processing with Pandas
7 heures pour terminer
9 vidéos (Total 89 min), 1 lecture, 2 quiz
8 heures pour terminer
More Data Processing with Pandas
8 heures pour terminer
6 vidéos (Total 84 min), 1 lecture, 2 quiz
7 heures pour terminer
Answering Questions with Messy Data
7 heures pour terminer
2 vidéos (Total 20 min), 5 lectures, 2 quiz
Avis
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- 4 stars24,47 %
- 3 stars5,36 %
- 2 stars1,91 %
- 1 star2 %
Meilleurs avis pour INTRODUCTION TO DATA SCIENCE IN PYTHON
par AU9 déc. 2017
Wow, this was amazing. Learned a lot (mostly thanks to stack overflow) but the course also opened my eyes to all the possibilities available out there and I feel like i'm only scratching the surface!
par YY28 sept. 2021
This is the practical course.There is some concepts and assignments like: pandas, data-frame, merge and time. The asg 3 and asg4 are difficult but I think that it's very useful and improve my ability.
par PK9 mai 2020
The course had helped in understanding the concepts of NumPy and pandas. The assignments were so helpful to apply these concepts which provide an in-depth understanding of the Numpy as well as pandans
par PS11 août 2020
Assignments are way tougher than what is taught in the class, but they are challenging and the help in discussion forums is speechless. Without that, completion of assignments will take too much time.
À propos du Spécialisation Science des données appliquée avec Python
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