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。

您将获得的技能: 数据操作, 数据结构, 数据分析, 脚本, 数据导入/导出, 计算机编程, 网页抓取, NumPy, Python 程序设计, Pandas(Python 软件包), Jupyter, 数据分析软件, 网络服务, 面向对象编程(OOP), 编程原则
初级 · 课程 · 1-3 个月

您将获得的技能: Git (Version Control System), Version Control, GitHub, Jupyter, Python Programming, Data Science, Generative AI, Development Environment, Computer Programming, Data Analysis
初级 · 课程 · 1-4 周

您将获得的技能: Pandas (Python Package), NumPy, Data Manipulation, Data Preprocessing, Package and Software Management, Data Analysis, Data Transformation, Data Integration, JSON, Object Oriented Programming (OOP), Data Wrangling, Data Science, Python Programming, Computer Programming, Programming Principles, Data Import/Export, Software Design, Mathematical Software, Computational Logic, Data Structures
初级 · 专项课程 · 3-6 个月

您将获得的技能: Rmarkdown, Box Plots, Plot (Graphics), Descriptive Statistics, Scatter Plots, Histogram, Jupyter, Matplotlib, Data Presentation, Ggplot2, Statistical Visualization, Data Manipulation, Statistical Hypothesis Testing, Regression Analysis, Correlation Analysis, Data Visualization, Data Visualization Software, Data Analysis, R Programming, Python Programming
初级 · 专项课程 · 3-6 个月

IBM
您将获得的技能: 数据叙事, 数据可视化软件, 微软Excel, Matplotlib, 数据分析, SQL, 模型评估, 网页抓取, Python 程序设计, IBM Cognos 分析, 探索性数据分析, Jupyter, Pandas(Python 软件包), 交互式数据可视化, 生成式人工智能, 专业网络, 数据整理, 数据清理, 数据可视化, 仪表板
攻读学位
初级 · 专业证书 · 3-6 个月

您将获得的技能: Object Oriented Programming (OOP), Data Structures, Python Programming, NumPy, Pandas (Python Package), Data Analysis, Scripting, Data Manipulation, Data Visualization, Algorithms, Debugging
高级设置 · 课程 · 1-3 个月

Microsoft
您将获得的技能: 数据操作, 数据结构, Git(版本控制系统), 脚本, 网络开发, Algorithm, 计算机编程, Python 程序设计, 调试, 软件测试, 集成开发环境, 单元测试, 版本控制, Jupyter, 面向对象编程(OOP), GitHub
初级 · 课程 · 1-3 个月

Microsoft
您将获得的技能: 数据叙事, 数据操作, 机器学习, 数据可视化软件, Matplotlib, 数据分析, Scikit-learn (机器学习库), 模型评估, Python 程序设计, Plotly, 探索性数据分析, 数据清理, 交互式数据可视化, 数据转换, Jupyter, 生成式人工智能, Pandas(Python 软件包), 数据伦理, 数据可视化
初级 · 课程 · 1-3 个月

Coursera
您将获得的技能: SQL, GitHub, Version Control, Git (Version Control System), MySQL, Query Languages, Relational Databases, Jupyter
初级 · 课程 · 1-4 周

您将获得的技能: 数据操作, SQL, 数据分析, 存储过程, Pandas(Python 软件包), Python 程序设计, 数据库, 云应用, Jupyter, 关系数据库, Query 语言
初级 · 课程 · 1-3 个月

您将获得的技能: Matplotlib, Scientific Visualization, Data Visualization Software, Interactive Data Visualization, Seaborn, Jupyter, NumPy, Performance Tuning, Development Environment, Python Programming, Debugging
混合 · 课程 · 1-3 个月

Johns Hopkins University
您将获得的技能: 数据结构, 数据操作, 软件包和软件管理, 生物信息学, Python 程序设计, 文件输入/输出, 面向对象编程(OOP), Jupyter, 计算逻辑, 编程原则
混合 · 课程 · 1-4 周
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:
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。
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。