Về khóa học này
Thời hạn linh hoạt
Đặt lại thời hạn theo lịch trình của bạn.
Giấy chứng nhận có thể chia sẻ
Kiếm chứng chỉ sau khi hoàn thành
100% trực tuyến
Bắt đầu ngay lập tức và học theo lịch trình của riêng bạn.
Cấp độ cho người bắt đầu
Bạn nên có kiến thức làm việc về Notebook Python và Jupyter. & NBSP;
Khoảng. 14 giờ để hoàn thành
Những gì bạn sẽ học
Phát triển mã Python để làm sạch và chuẩn bị dữ liệu để phân tích - bao gồm xử lý các giá trị bị thiếu, định dạng, bình thường hóa và dữ liệu
Thực hiện phân tích dữ liệu khám phá và áp dụng các kỹ thuật phân tích cho các bộ dữ liệu từ thực bằng các thư viện như gấu trúc, numpy và scipy
Thao tác dữ liệu bằng cách sử dụng DataFrames, tóm tắt dữ liệu, hiểu phân phối dữ liệu, thực hiện tương quan và tạo đường ống dữ liệu
Xây dựng và đánh giá các mô hình hồi quy bằng cách sử dụng thư viện Scikit-Learn học máy và sử dụng chúng để dự đoán và ra quyết định
Kỹ năng bạn sẽ đạt được
- Mô hình dự đoán
- Lập trình Python
- Phân tích dữ liệu
- Trực quan hóa dữ liệu [Dataviz]
- Lựa chọn mô hình
Thời hạn linh hoạt
Đặt lại thời hạn theo lịch trình của bạn.
Giấy chứng nhận có thể chia sẻ
Kiếm chứng chỉ sau khi hoàn thành
100% trực tuyến
Bắt đầu ngay lập tức và học theo lịch trình của riêng bạn.
Cấp độ cho người bắt đầu
Bạn nên có kiến thức làm việc về Notebook Python và Jupyter. & NBSP;
Khoảng. 14 giờ để hoàn thành
Những gì bạn sẽ học
Phát triển mã Python để làm sạch và chuẩn bị dữ liệu để phân tích - bao gồm xử lý các giá trị bị thiếu, định dạng, bình thường hóa và dữ liệu
Thực hiện phân tích dữ liệu khám phá và áp dụng các kỹ thuật phân tích cho các bộ dữ liệu từ thực bằng các thư viện như gấu trúc, numpy và scipy
Thao tác dữ liệu bằng cách sử dụng DataFrames, tóm tắt dữ liệu, hiểu phân phối dữ liệu, thực hiện tương quan và tạo đường ống dữ liệu
Xây dựng và đánh giá các mô hình hồi quy bằng cách sử dụng thư viện Scikit-Learn học máy và sử dụng chúng để dự đoán và ra quyết định[Total 20 min], 1 reading, 6 quizzes
Kỹ năng bạn sẽ đạt được
Mô hình dự đoán[Total 19 min], 1 reading, 6 quizzes
Lập trình Python
Xây dựng và đánh giá các mô hình hồi quy bằng cách sử dụng thư viện Scikit-Learn học máy và sử dụng chúng để dự đoán và ra quyết định[Total 20 min], 1 reading, 6 quizzes
Kỹ năng bạn sẽ đạt được
Mô hình dự đoán[Total 27 min], 1 reading, 6 quizzes
Lập trình Python
Phân tích dữ liệu
75.69%
Trực quan hóa dữ liệu [Dataviz]
18.80%
Lựa chọn mô hình
3.84%
Người hướng dẫn
0.90%
Được cung cấp bởi
0.75%
Giáo trình - những gì bạn sẽ học được từ khóa học nàyDATA ANALYSIS WITH PYTHON
Nhập bộ dữ liệuApr 20, 2019
6 video [tổng số 20 phút], 1 đọc, 6 câu đố
Dữ liệu WranglingNov 23, 2019
6 video [tổng cộng 19 phút], 1 đọc, 6 câu đố
Phân tích dữ liệu khám pháJul 31, 2021
Phát triển mô hình
6 video [tổng số 27 phút], 1 đọc, 6 câu đốJan 31, 2022
Đánh giá
5 sao
4 sao
3 sao
2 sao
Về khóa học này
Thời hạn linh hoạt
Đặt lại thời hạn theo lịch trình của bạn.
Giấy chứng nhận có thể chia sẻ
Kiếm chứng chỉ sau khi hoàn thành
100% trực tuyến
Bắt đầu ngay lập tức và học theo lịch trình của riêng bạn.
Cấp độ cho người bắt đầu
Trung học hoặc toán học đại học.
Giới thiệu về chương trình Python Khóa học Coursera hoặc kiến thức tương đương trước về Python giới thiệu.
Khoảng. 17 giờ để hoàn thành
Những gì bạn sẽ học
Áp dụng các kỹ thuật khoa học dữ liệu cơ bản bằng cách sử dụng Python
Hiểu và áp dụng các khái niệm cốt lõi như khung dữ liệu và tham gia dữ liệu và sử dụng các thư viện phân tích dữ liệu như gấu trúc, numpy và matplotlib
Trình diễn cách tải, kiểm tra và truy vấn dữ liệu trong thế giới thực và trả lời các câu hỏi cơ bản về dữ liệu đó
Phân tích dữ liệu thêm bằng cách áp dụng các kỹ năng đã học trong tập hợp và tóm tắt dữ liệu, cũng như trực quan hóa dữ liệu cơ bản
Kỹ năng bạn sẽ đạt được
- Khoa học dữ liệu
- Thư viện Python
- Lập trình Python
- Phân tích dữ liệu
- Trực quan hóa dữ liệu [Dataviz]
Thời hạn linh hoạt
Đặt lại thời hạn theo lịch trình của bạn.
Giấy chứng nhận có thể chia sẻ
Kiếm chứng chỉ sau khi hoàn thành
100% trực tuyến
Bắt đầu ngay lập tức và học theo lịch trình của riêng bạn.
Cấp độ cho người bắt đầu
Trung học hoặc toán học đại học.
Giới thiệu về chương trình Python Khóa học Coursera hoặc kiến thức tương đương trước về Python giới thiệu.
Khoảng. 17 giờ để hoàn thành
Những gì bạn sẽ học
Áp dụng các kỹ thuật khoa học dữ liệu cơ bản bằng cách sử dụng Python
Hiểu và áp dụng các khái niệm cốt lõi như khung dữ liệu và tham gia dữ liệu và sử dụng các thư viện phân tích dữ liệu như gấu trúc, numpy và matplotlib
Trình diễn cách tải, kiểm tra và truy vấn dữ liệu trong thế giới thực và trả lời các câu hỏi cơ bản về dữ liệu đó
Phân tích dữ liệu thêm bằng cách áp dụng các kỹ năng đã học trong tập hợp và tóm tắt dữ liệu, cũng như trực quan hóa dữ liệu cơ bản
Kỹ năng bạn sẽ đạt được
Khoa học dữ liệu[Total 31 min], 9 readings, 3 quizzes
Thư viện Python
Lập trình Python[Total 31 min], 5 readings, 4 quizzes
Phân tích dữ liệu
Trực quan hóa dữ liệu [Dataviz][Total 22 min], 5 readings, 4 quizzes
Người hướng dẫn
Được cung cấp bởi
68.65%
Bắt đầu làm việc hướng tới bằng cấp của bạn
22.76%
Khóa học này có liên quan đến Thạc sĩ máy tính và công nghệ thông tin trực tuyến 100% từ Đại học Pennsylvania. Nó sẽ cung cấp cho bạn một bản xem trước các chủ đề, tài liệu và người hướng dẫn để bạn có thể quyết định xem chương trình cấp bằng trực tuyến đầy đủ có phù hợp với bạn không.
5.22%
Giáo trình - những gì bạn sẽ học được từ khóa học này
1.49%
Mô -đun 1: Tải, truy vấn và lọc dữ liệu bằng mô -đun CSV
1.86%
8 video [tổng số 31 phút], 9 bài đọc, 3 câu đốDATA ANALYSIS USING PYTHON
Mô -đun 2: Tải, truy vấn, nối và lọc dữ liệu bằng gấu trúc bằng cách sử dụng gấu trúcSep 6, 2022
14 video [tổng số 31 phút], 5 bài đọc, 4 câu đố
Mô -đun 3: Tóm tắt và trực quan hóa dữ liệuMar 27, 2021
18 video [tổng số 22 phút], 5 bài đọc, 4 câu đố
Đánh giáFeb 8, 2021
5 sao
4 saoFeb 18, 2022
3 sao
2 sao
1 sao
Đánh giá hàng đầu từ phân tích dữ liệu bằng cách sử dụng Python
bởi DWSEP 6, 2022
Một khóa học có nhịp độ tốt và giải thích trong suốt. Tôi đã học được rất nhiều từ khóa học này, đặc biệt là với các bài tập mã hóa và ví dụ Jupyter Notebooks. Rất khuyến khích!
bởi GKMAR 27, 2021
Khóa học giới thiệu tốt. Brandon Krakowsky giải thích tất cả các khái niệm rõ ràng.
bởi Amfeb 8, 2021