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!
제공자:
IBM이 강좌에 대하여
최근 조회 1,633,548회
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 16시간 필요
영어
자막: 아랍어, 베트남어, 한국어, 터키어, 영어
귀하가 습득할 기술
Predictive ModellingPython ProgrammingData AnalysisData Visualization (DataViz)Model Selection
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 16시간 필요
영어
자막: 아랍어, 베트남어, 한국어, 터키어, 영어
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 2시간 필요
Importing Datasets
완료하는 데 2시간 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 Data4m
Python Packages for Data Science4m
Importing and Exporting Data in Python4m
Getting Started Analyzing Data in Python4m
Importing Datasets16m
완료하는 데 2시간 필요
Data Wrangling
완료하는 데 2시간 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 Python6m
Data Formatting in Python4m
Data Normalization in Python4m
Turning categorical variables into quantitative variables in Python4m
Data Wrangling12m
완료하는 데 2시간 필요
Exploratory Data Analysis
완료하는 데 2시간 필요
6개 동영상 (총 19분)
6개의 동영상
Descriptive Statistics4m
GroupBy in Python3m
Correlation2m
Correlation - Statistics2m
Analysis of Variance ANOVA4m
5개 연습문제
Descriptive Statistics4m
GroupBy in Python4m
Correlation4m
Correlation - Statistics4m
Exploratory Data Analysis14m
완료하는 데 2시간 필요
Model Development
완료하는 데 2시간 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 Regression4m
Model Evaluation using Visualization4m
Polynomial Regression and Pipelines4m
Measures for In-Sample Evaluation4m
Model Development15m
검토
PYTHON을 사용한 데이터 분석의 최상위 리뷰
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 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.
AB 제공2020년 2월 12일
Great introduction to data manipulation and analysis for common problems that arise in data science. Also allows you to gain a further understanding of Python syntax, specifically the pandas library.
RJ 제공2018년 10월 16일
It will be helpful if a video is added on: 1) how to store multiple results from different models in single dataframe\n\n2) how to automate the process. More example needed on Grid and Pipeline.
자주 묻는 질문
강의 및 과제를 언제 이용할 수 있게 되나요?
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.
이 수료 과정을 구독하면 무엇을 이용할 수 있나요?
강좌를 등록하면 수료 과정의 모든 강좌에 접근할 수 있고 강좌를 완료하면 수료증을 취득할 수 있습니다. 전자 수료증이 성취도 페이지에 추가되며, 해당 페이지에서 수료증을 인쇄하거나 LinkedIn 프로필에 수료증을 추가할 수 있습니다. 강좌 내용만 읽고 살펴보려면 해당 강좌를 무료로 청강할 수 있습니다.
환불 규정은 어떻게 되나요?
구독하는 경우, 취소해도 요금이 청구되지 않는 7일간의 무료 평가판을 이용할 수 있습니다. 해당 기간이 지난 후에는 환불이 되지 않지만, 언제든 구독을 취소할 수 있습니다. 전체 환불 정책 보기.
궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.
