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Python을 사용한 데이터 분석(으)로 돌아가기

IBM 기술 네트워크의 Python을 사용한 데이터 분석 학습자 리뷰 및 피드백

4.7
별점
15,455개의 평가

강좌 소개

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! Topics covered: 1) Importing Datasets 2) Cleaning the Data 3) Data frame manipulation 4) Summarizing the Data 5) Building machine learning Regression models 6) Building data pipelines Data Analysis with Python will be delivered through lecture, lab, and assignments. It includes following parts: Data Analysis libraries: will learn to use Pandas, Numpy and Scipy libraries to work with a sample dataset. We will introduce you to pandas, an open-source library, and we will use it to load, manipulate, analyze, and visualize cool datasets. Then we will introduce you to another open-source library, scikit-learn, and we will use some of its machine learning algorithms to build smart models and make cool predictions. If you choose to take this course and earn the Coursera course certificate, you will also earn an IBM digital badge. LIMITED TIME OFFER: Subscription is only $39 USD per month for access to graded materials and a certificate....

최상위 리뷰

SC

2020년 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

2019년 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.

필터링 기준:

Python을 사용한 데이터 분석의 2,351개 리뷰 중 1~25

교육 기관: Александр Д

2018년 10월 17일

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2018년 12월 6일

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2019년 2월 22일

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2019년 5월 19일

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2019년 7월 5일

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2019년 6월 25일

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2019년 4월 20일

교육 기관: Abigail B

2020년 2월 13일

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2018년 12월 28일

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2018년 12월 29일

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2018년 12월 4일

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2020년 3월 30일

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2019년 5월 19일

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2019년 12월 1일

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2019년 4월 18일

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2020년 4월 3일

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2019년 7월 2일

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2019년 5월 19일

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2018년 12월 11일

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2019년 10월 16일

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2018년 12월 19일

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2021년 4월 28일

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2020년 7월 30일