이 강좌에 대하여

최근 조회 2,318,771

학습자 경력 결과

33%

가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함

35%

가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음

10%

가 급여 인상 또는 승진 성취
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 5개 강좌 중 1번째 강좌:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
중급 단계
완료하는 데 약 16시간 필요
영어
자막: 중국어 (번체자), 포르투갈어 (브라질), 베트남어, 한국어, 영어, 히브리어...

배울 내용

  • Understand techniques such as lambdas and manipulating csv files

  • Describe common Python functionality and features used for data science

  • Query DataFrame structures for cleaning and processing

  • Explain distributions, sampling, and t-tests

귀하가 습득할 기술

Python ProgrammingNumpyPandasData Cleansing

학습자 경력 결과

33%

가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함

35%

가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음

10%

가 급여 인상 또는 승진 성취
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
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유동적 마감일
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중급 단계
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영어
자막: 중국어 (번체자), 포르투갈어 (브라질), 베트남어, 한국어, 영어, 히브리어...

강사

제공자:

미시건 대학교 로고

미시건 대학교

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

콘텐츠 평가Thumbs Up91%(48,219개의 평가)Info
1

1

완료하는 데 3시간 필요

Week 1

완료하는 데 3시간 필요
11개 동영상 (총 58분), 4 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
11개의 동영상
Data Science7m
The Coursera Jupyter Notebook System3m
Python Functions8m
Python Types and Sequences8m
Python More on Strings3m
Python Demonstration: Reading and Writing CSV files3m
Python Dates and Times2m
Advanced Python Objects, map()5m
Advanced Python Lambda and List Comprehensions2m
Advanced Python Demonstration: The Numerical Python Library (NumPy)7m
4개의 읽기 자료
Syllabus10m
Help us learn more about you!10m
50 years of Data Science, David Donoho (optional)1시간 30분
Notice for Auditing Learners: Assignment Submission10m
1개 연습문제
Week One Quiz12m
2

2

완료하는 데 3시간 필요

Week 2

완료하는 데 3시간 필요
8개 동영상 (총 45분), 1 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
8개의 동영상
The Series Data Structure4m
Querying a Series8m
The DataFrame Data Structure7m
DataFrame Indexing and Loading5m
Querying a DataFrame5m
Indexing Dataframes5m
Missing Values4m
1개의 읽기 자료
Common Assignment Pitfalls10m
3

3

완료하는 데 3시간 필요

Week 3

완료하는 데 3시간 필요
6개 동영상 (총 35분)
6개의 동영상
Pandas Idioms6m
Group by6m
Scales7m
Pivot Tables2m
Date Functionality5m
4

4

완료하는 데 6시간 필요

Week 4

완료하는 데 6시간 필요
4개 동영상 (총 25분), 1 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
4개의 동영상
Distributions4m
More Distributions8m
Hypothesis Testing in Python10m
1개의 읽기 자료
Post-course Survey10m

검토

INTRODUCTION TO DATA SCIENCE IN PYTHON의 최상위 리뷰

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Python과 함께하는 응용 데이터 과학 특화 과정 정보

The 5 courses in this University of Michigan specialization introduce learners to data science through the python programming language. This skills-based specialization is intended for learners who have a basic python or programming background, and want to apply statistical, machine learning, information visualization, text analysis, and social network analysis techniques through popular python toolkits such as pandas, matplotlib, scikit-learn, nltk, and networkx to gain insight into their data. Introduction to Data Science in Python (course 1), Applied Plotting, Charting & Data Representation in Python (course 2), and Applied Machine Learning in Python (course 3) should be taken in order and prior to any other course in the specialization. After completing those, courses 4 and 5 can be taken in any order. All 5 are required to earn a certificate....
Python과 함께하는 응용 데이터 과학

자주 묻는 질문

  • 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.
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  • 이 강좌는 대학 학점을 제공하지 않지만, 일부 대학에서 선택적으로 강좌 수료증을 학점으로 인정할 수도 있습니다. 자세한 내용은 해당 기관에 문의하세요. Coursera의 온라인 학위Mastertrack™ 수료증은 대학 학점을 취득할 기회를 제공합니다.

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