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Jupyter 课程

Jupyter 课程可以帮助您学习数据 Visualization、交互式计算以及如何创建可重复的研究。您可以掌握 Python 编程、使用 Pandas 和 NumPy 等库进行数据分析以及使用 Markdown 编写文档的技能。许多课程都会介绍 Jupyter Notebook 和 JupyterLab 等工具,这些工具可以让您将代码、文本和可视化无缝地结合在一起,从而更轻松地展示您的研究成果并开展项目合作。


热门 Jupyter 课程和认证


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    I

    IBM

    用于数据科学、人工智能和开发的 Python

    您将获得的技能: 计算机编程, 面向对象编程(OOP), 数据分析, 恢复性应用程序接口, Python 编程, JSON, Jupyter, 编程原则, 数据结构, Pandas(Python 软件包), 自动化, 网络抓取, 应用编程接口 (API), NumPy, 数据操作, 文件输入/输出

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    4.3万 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    C

    Coursera

    First Steps in Python with Jupyter Notebooks

    您将获得的技能: Git (Version Control System), Version Control, GitHub, Jupyter, Python Programming, Programming Principles, Software Versioning, Data Science, Generative AI, Development Environment, Computer Programming, Data Analysis

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    G

    Google

    Google Data Analysis with Python

    您将获得的技能: Pandas (Python Package), NumPy, Data Manipulation, Code Reusability, Data Preprocessing, Data Wrangling, Package and Software Management, Data Analysis, Data Transformation, Data Integration, JSON, Object Oriented Programming (OOP), Data Science, Data Structures, Python Programming, Exploratory Data Analysis, Computer Programming, Programming Principles, Data Import/Export, Computational Logic

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    126 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    状态:人工智能技能
    人工智能技能
    I

    IBM

    IBM 数据分析师

    您将获得的技能: 数据可视化, 查询语言, 仪表板创建, 数据分析, Microsoft Excel, Python 编程, 数据故事, Excel 公式, 数据整理, 网络抓取, 编程原则, 探索性数据分析, 面试技巧, 交互式数据可视化, 数据可视化软件, Plotly, 数据展示, IBM Cognos 分析系统, 仪表板, 绘图(图形)

    攻读学位

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    9.9万 条评论

    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    C

    Coursera

    Step Into SQL with Jupyter Notebooks

    您将获得的技能: SQL, GitHub, Version Control, Git (Version Control System), MySQL, Collaborative Software, Query Languages, Jupyter

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    I

    IBM

    数据科学工具

    您将获得的技能: 云计算, 开放源码技术, 数据科学, 云托管, Python 编程, R 程序设计, 机器学习, 开发环境, Jupyter, Git(版本控制系统), 统计编程, R(软件), 软件开发工具, GitHub, 数据可视化软件, 查询语言, 应用编程接口 (API), 其他编程语言

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    3万 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

是什么让您今天来到 Coursera?

  • 状态:免费试用
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    C

    Codio

    Data Science and Analysis Tools - from Jupyter to R Markdown

    您将获得的技能: Rmarkdown, Plot (Graphics), Box Plots, Descriptive Statistics, Scatter Plots, Histogram, Jupyter, Matplotlib, Data Presentation, Statistical Visualization, Data Manipulation, R (Software), Statistical Hypothesis Testing, Regression Analysis, Correlation Analysis, Data Visualization, Data Visualization Software, Data Analysis, R Programming, Python Programming

    3.9
    评分, 3.9 星,最高 5 星
    ·
    25 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:预览
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    E

    EDUCBA

    Jupyter & Python: Visualize, Optimize & Accelerate

    您将获得的技能: Matplotlib, Plot (Graphics), Scientific Visualization, Data Visualization Software, Interactive Data Visualization, Seaborn, Graphing, Jupyter, NumPy, Performance Tuning, Javascript and jQuery, Development Environment, Python Programming, Software Installation, Distributed Computing

    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    M

    Microsoft

    Python 编程基础

    您将获得的技能: 计算机编程, 算法, 脚本, Python 编程, 调试, 代码重用性, Algorithm, 单元测试, Jupyter, 软件测试, 数据结构, 网络开发, Git(版本控制系统), GitHub, 版本控制

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    541 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    J

    Johns Hopkins University

    基因组数据科学 Python

    您将获得的技能: 计算机编程, 生物信息学, 脚本, Python 编程, 代码重用性, Jupyter, 数据结构, 软件包和软件管理, 编程原则, 计算逻辑, 文件输入/输出, 数据操作

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
    ·
    1810 条评论

    混合 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:新
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    C

    Coursera

    Python for Real-World Data Analysis

    您将获得的技能: Seaborn, Data Storytelling, Data Visualization, Data Presentation, Data Integration, A/B Testing, Data Import/Export, Statistical Hypothesis Testing, Text Mining, Data-Driven Decision-Making, Git (Version Control System), Matplotlib, Pandas (Python Package), Version Control, GitHub, Social Media Analytics, Statistical Analysis, Exploratory Data Analysis, Jupyter, NumPy

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
    ·
    89 条评论

    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

  • 状态:新
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    免费试用
    C

    Coursera

    SQL for Data Analysis and Business Insights

    您将获得的技能: Stored Procedure, MySQL Workbench, SQL, Data Cleansing, Data-Driven Decision-Making, MySQL, Exploratory Data Analysis, Database Design, Data Presentation, Data Manipulation, Data Integration, Relational Databases, Data Import/Export, Database Management, Query Languages, Report Writing, GitHub, Version Control, Performance Tuning, Jupyter

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    979 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

1234…24

总之,以下是 10 最受欢迎的 jupyter 课程

  • 用于数据科学、人工智能和开发的 Python: IBM
  • First Steps in Python with Jupyter Notebooks: Coursera
  • Google Data Analysis with Python: Google
  • IBM 数据分析师: IBM
  • Step Into SQL with Jupyter Notebooks: Coursera
  • 数据科学工具: IBM
  • Data Science and Analysis Tools - from Jupyter to R Markdown: Codio
  • Jupyter & Python: Visualize, Optimize & Accelerate: EDUCBA
  • Python 编程基础: Microsoft
  • 基因组数据科学 Python: Johns Hopkins University

您可以在 Software Development 中学到的技能

程序设计语言 (34)
Google (25)
计算机程序 (21)
软件测试 (21)
网络 (19)
Google 云端平台 (18)
应用程序接口 (17)
数据数据结构 (16)
解决问题 (14)
面向对象程序设计 (13)
Kubernetes (10)
列表和标签 (10)

关于 Jupyter 的常见问题

Jupyter 是一个 Open Source 网络应用程序,允许您创建和共享包含实时代码、方程式、可视化和叙述性文本的文档。它在数据科学、机器学习和科学计算领域尤为重要,因为它为数据分析和可视化提供了一个交互式环境。Jupyter 支持 Python、R 和 Julia 等多种编程语言,是研究人员和开发人员的通用工具。它能够将代码执行与丰富的文本和 Visualization 结合起来,增强了团队之间的协作和交流,是现代数据驱动项目的宝贵资产。‎

掌握了 Jupyter 的技能,您就可以从事数据科学、软件开发和解析方面的各种工作。常见的职位名称包括数据科学家、数据分析师、机器学习工程师和研究科学家。这些职位通常需要具备分析数据、创建 Visualization 和有效交流研究结果的能力。此外,教育和培训领域的职位,如数据科学讲师或课程开发人员,也可能受益于 Jupyter 的专业知识。随着企业越来越依赖数据驱动的决策,对熟练掌握 Jupyter 的专业人员的需求也在持续增长。‎

要有效地学习Jupyter,您应该重点掌握几项关键技能。首先,扎实掌握 Python 或其他编程语言是必不可少的,因为 Jupyter 通常用于用这些语言进行编码。熟悉 Pandas 和 NumPy 等数据操作库以及Matplotlib和 Seaborn 等可视化工具将提高您分析和展示数据的能力。此外,Markdown 文档和 Git 等版本控制系统的知识也有利于协作项目。掌握这些技能将使您能够在工作中有效利用 Jupyter。‎

学习 Jupyter 的一些最佳在线课程包括First Steps in Python with Jupyter Notebook,该课程介绍了在 Jupyter 环境中进行 Python 编程的基础知识。另一个很好的选择是《协作与代码》:GitHub with Python and Jupyter》,该课程主要介绍如何将 Jupyter 与 GitHub 结合使用,进行协作编码。对于那些对 SQL 感兴趣的人,Step Into SQL with Jupyter Notebook提供了在 Jupyter 中集成 SQL 查询的实用方法。‎

是的,您可以通过两种方式在 Coursera 上免费开始学习 jupyter:

  1. 免费预览 许多 jupyter 课程的第一个 Module。其中包括视频课程、阅读、分级作业和 Coursera Coach(如有)。
  2. 开始为期 7 天的 专项课程或 Coursera Plus免费试用。在试用期内,您可以完全访问所有符合条件的课程内容。

如果您想继续学习、获得 jupyter 证书或在预览或试用后解锁全部课程访问权限,您可以升级或申请经济援助。‎

要有效学习 Jupyter,首先要熟悉 Jupyter Notebook 界面。从基本教程开始,包括安装过程以及如何创建和运行第一个笔记本。进而学习更高级的主题,如数据可视化和使用 Pandas 和 Matplotlib 等库。参与实践项目将强化您的学习,帮助您在实际场景中应用技能。此外,还可以考虑加入在线社区或论坛,在那里您可以提出问题并与其他学习者分享经验。‎

Jupyter课程通常涵盖一系列主题,包括 Jupyter Notebook 基础知识、Python编程、使用 Pandas 进行数据操作、数据 Visualization技术以及将 Jupyter 与 GitHub 等其他工具集成。高级课程还可能探讨机器学习应用、数据分析工作流程以及协作编码的最佳实践。通过涵盖这些主题,Jupyter 课程可以让您掌握以互动形式有效分析和展示数据所需的技能。‎

为了培训和提高员工的技能,数据科学与分析工具--从 Jupyter 到 R Markdown 专项课程等课程提供了使用 Jupyter 和其他工具进行数据分析的全面培训。这一专项课程涵盖了数据驱动型职位的基本技能,因此适合希望提高员工能力的组织。此外,注重协作的课程,如《协作与代码》(Collaborate and Code:GitHub with Python and Jupyter》,可以培养团队合作精神,提高项目成果。‎

此常见问题解答内容仅供参考。建议学生多做研究,确保所追求的课程和其他证书符合他们的个人、专业和财务目标。

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