Exploratory Data Analysis With Python and Pandas

4.6
별점
248개의 평가
제공자:
Coursera Project Network
6,933명이 이미 등록했습니다.
학습자는 이 안내 프로젝트에서 다음을 수행하게 됩니다.

Apply practical Exploratory Data Analysis (EDA) techniques on any tabular dataset using Python packages such as Pandas and Numpy.

Produce data visualizations using Seaborn and Matplotlib

Clock2 hours
Beginner초급
Cloud다운로드 필요 없음
Video분할 화면 동영상
Comment Dots영어
Laptop데스크톱 전용

In this 2-hour long project-based course, you will learn how to perform Exploratory Data Analysis (EDA) in Python. You will use external Python packages such as Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn etc. to conduct univariate analysis, bivariate analysis, correlation analysis and identify and handle duplicate/missing data. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

개발할 기술

  • Python Programming
  • Data Analysis
  • Pandas
  • Exploratory Data Analysis
  • EDA

단계별 학습

작업 영역이 있는 분할 화면으로 재생되는 동영상에서 강사는 다음을 단계별로 안내합니다.

  1. Initial Data Exploration: Read in data, take a glimpse at a few rows, calculate some summary statistics.

  2. Univariate Analysis: Analyze continuous and categorical variables, one variable at a time.

  3. Bivariate Analysis: Looking at the relationship between two variables at a time.

  4. Identify and Handling Duplicate and Missing Data: Find and remove duplicate rows, and replace missing values with their mean and mode.

  5. Correlation Analysis: Looking at the correlation of numerical variables in the dataset and interpreting the numbers.

안내형 프로젝트 진행 방식

작업 영역은 브라우저에 바로 로드되는 클라우드 데스크톱으로, 다운로드할 필요가 없습니다.

분할 화면 동영상에서 강사가 프로젝트를 단계별로 안내해 줍니다.

강사

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