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이 강좌에 대하여

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공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 4개 강좌 중 2번째 강좌:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
초급 단계

High school or college math.

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

완료하는 데 약 17시간 필요
영어

배울 내용

  • 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

귀하가 습득할 기술

Data SciencePython LibrariesPython ProgrammingData AnalysisData Visualization (DataViz)
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유동적 마감일
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초급 단계

High school or college math.

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

완료하는 데 약 17시간 필요
영어

제공자:

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펜실베이니아 대학교

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

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1

완료하는 데 6시간 필요

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

완료하는 데 6시간 필요
8개 동영상 (총 31분), 9 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
8개의 동영상
About the Instructor : Brandon Krakowsky 1m
Downloading & Installing Jupyter Notebook35
Using Jupyter Notebook3m
Importing and reading a file using the csv module 3m
Coding demonstration : Analyzing the 500 Greatest Albums of All Time12m
Coding demonstration : Catching data errors and sorting7m
Coding demonstration : Calculating max and min1m
9개의 읽기 자료
Course Layout & Syllabus15m
Tips to succeed in this course10m
Module 1 Resources5m
Review of dictionaries10m
Review of lists5m
Review of loops10m
Review of functions5m
Lambda with max and min10m
Homework 1 - Instructions10m
2개 연습문제
Quiz 1 - Loading, Querying, & Filtering Data12m
Quiz 2 - Catching Errors & Sorting10m
2

2

완료하는 데 5시간 필요

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

완료하는 데 5시간 필요
14개 동영상 (총 31분), 5 개의 읽기 자료, 4 개의 테스트
14개의 동영상
Loading data 1m
Inspecting data 1m
Querying data 47
Joining data 59
Code Along Exercise : Join data 6m
Slicing rows 2m
Querying data using boolean indexing6m
Code Along Exercise : Dive bar recommendation in Las Vegas 4m
Computations - sum() 1m
Computations - mean() 47
Other methods 26
Updating & creating data 43
Code Along Exercise : Add rating column 1m
5개의 읽기 자료
Module 2 Resources5m
Homework 2 - Instructions10m
Casting Data5m
Cleaning data & dealing with missing values3m
Homework 3 - Instructions10m
2개 연습문제
Quiz 3 - Loading, Inspecting, & Querying Data10m
Quiz 4 - Joining & Filtering Data10m
3

3

완료하는 데 5시간 필요

Module 3 : Summarizing & Visualizing Data

완료하는 데 5시간 필요
18개 동영상 (총 22분), 5 개의 읽기 자료, 4 개의 테스트
18개의 동영상
The numpy library 48
Pivot tables 29
Using an index 41
Code Along Exercise : Average review count and rating2m
Aggregate functions2m
Jupyter notebook magic functions 21
The matplotlib library 27
Histograms 36
Histograms Coding Demonstration : To show distribution of data 28
Histograms Coding Demonstration : Preparing data 1m
Histograms Coding Demonstration : Setting options for PyPlot 1m
Histograms Coding Demonstration : Displaying the visualization 3m
Scatterplots 34
Scatterplots Coding Demonstration : To compare data points on different dimensions12
Scatterplots Coding Demonstration : Preparing data 1m
Scatterplots Coding Demonstration : Setting options for PyPlot 2m
Scatterplots Coding Demonstration : Displaying the visualization 1m
5개의 읽기 자료
Module 3 Resources5m
Homework 4 - Instructions10m
Bar charts and plotting pivot tables7m
For reference: Seaborn2m
Homework 5 - Instructions10m
2개 연습문제
Quiz 5 - Summarizing Data10m
Quiz 6 - Visualizing Data12m

Introduction to Programming with Python and Java 특화 과정 정보

Introduction to Programming with Python and Java

자주 묻는 질문

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