Learn how to analyze data using Python. This course will take you from the basics of Python to exploring many different types of data. You will learn how to prepare data for analysis, perform simple statistical analysis, create meaningful data visualizations, predict future trends from data, and more!
IBM이 강좌에 대하여
최근 조회 849,376회
학습자 경력 결과
42%
가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함
41%
가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
초급 단계
완료하는 데 약 24시간 필요
영어
자막: 아랍어, 베트남어, 한국어, 터키어, 영어, 페르시아어
귀하가 습득할 기술
Predictive ModellingPython ProgrammingData AnalysisData Visualization (DataViz)Model Selection
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제공자:
IBM
IBM offers a wide range of technology and consulting services; a broad portfolio of middleware for collaboration, predictive analytics, software development and systems management; and the world's most advanced servers and supercomputers. Utilizing its business consulting, technology and R&D expertise, IBM helps clients become "smarter" as the planet becomes more digitally interconnected. IBM invests more than $6 billion a year in R&D, just completing its 21st year of patent leadership. IBM Research has received recognition beyond any commercial technology research organization and is home to 5 Nobel Laureates, 9 US National Medals of Technology, 5 US National Medals of Science, 6 Turing Awards, and 10 Inductees in US Inventors Hall of Fame.
강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용
완료하는 데 4시간 필요
Importing Datasets
완료하는 데 4시간 필요
6개 동영상 (총 20분)
6개의 동영상
Understanding the Data2m
Python Packages for Data Science2m
Importing and Exporting Data in Python4m
Getting Started Analyzing Data in Python4m
Accessing Databases with Python4m
5개 연습문제
Understanding the Data30m
Python Packages for Data Science30m
Importing and Exporting Data in Python30m
Getting Started Analyzing Data in Python30m
Importing Datasets30m
완료하는 데 4시간 필요
Data Wrangling
완료하는 데 4시간 필요
6개 동영상 (총 19분)
6개의 동영상
Dealing with Missing Values in Python6m
Data Formatting in Python3m
Data Normalization in Python3m
Binning in Python1m
Turning categorical variables into quantitative variables in Python2m
5개 연습문제
Dealing with Missing Values in Python30m
Data Formatting in Python30m
Data Normalization in Python4m
Turning categorical variables into quantitative variables in Python30m
Data Wrangling30m
완료하는 데 4시간 필요
Exploratory Data Analysis
완료하는 데 4시간 필요
6개 동영상 (총 19분)
6개의 동영상
Descriptive Statistics4m
GroupBy in Python3m
Correlation2m
Correlation - Statistics2m
Analysis of Variance ANOVA4m
5개 연습문제
Descriptive Statistics30m
GroupBy in Python30m
Correlation30m
Correlation - Statistics30m
Exploratory Data Analysis30m
완료하는 데 4시간 필요
Model Development
완료하는 데 4시간 필요
6개 동영상 (총 27분)
6개의 동영상
Linear Regression and Multiple Linear Regression6m
Model Evaluation using Visualization4m
Polynomial Regression and Pipelines4m
Measures for In-Sample Evaluation3m
Prediction and Decision Making5m
5개 연습문제
Linear Regression and Multiple Linear Regression30m
Model Evaluation using Visualization30m
Polynomial Regression and Pipelines30m
Measures for In-Sample Evaluation30m
Model Development15m
검토
PYTHON을 사용한 데이터 분석의 최상위 리뷰
SC 제공2020년 5월 5일
I started this course without any knowledge on Data Analysis with Python, and by the end of the course I was able to understand the basics of Data Analysis, usage of different libraries and functions.
RP 제공2019년 4월 19일
perfect for beginner level. all the concepts with code and parameter wise have been explained excellently. overall best course in making anyone eager to learn from basics to handle advances with ease.
SC 제공2020년 8월 11일
Thank you very much to the instructors. I liked the course but it could have been better designed. More exercises ascending from easy to hard & real and teaching quiz questions would make it perfect.
HS 제공2020년 7월 29일
perfect for beginner level. all the concepts with code and parameter wise have been explained excellently.overall best course in making anyone eager to learn from basics to handle advances with ease.
자주 묻는 질문
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