Python Pandas 课程可以帮助您学习数据操作、数据分析和数据 Visualization 技术。您可以掌握处理大型数据集、执行统计分析和数据清洗以获得更好见解的技能。许多课程都会介绍 Jupyter Notebook 和 Matplotlib 等工具,这些工具支持将您的技能应用到实际数据项目中。您还将探索时间系列分析、Data Merging 和使用函数自动执行重复性任务等关键主题,从而提高数据工作流程的效率。

您将获得的技能: 自动化, 数据分析, Python 程序设计, 数据操作, 编程原则, 数据结构, 数据导入/导出, NumPy, JSON, 面向对象编程(OOP), 网页抓取, Jupyter, 计算机编程, 脚本, 应用编程接口 (API), Pandas(Python 软件包), 数据处理, 还原式 API
初级 · 课程 · 1-3 个月

IBM
您将获得的技能: 数据驱动的决策制定, Matplotlib, 数据转换, 数据分析, 数据整理, Scikit-learn (机器学习库), Python 程序设计, 统计分析, 数据导入/导出, 数据操作, 预测建模, 数据管道, 回归分析, 功能工程, 数据可视化, 探索性数据分析, Pandas(Python 软件包), 数据清理, NumPy
中级 · 课程 · 1-3 个月

Duke University
您将获得的技能: Git(版本控制系统), 版本控制, Python 程序设计, 数据结构, 数据导入/导出, 软件开发工具, 数据操作, 虚拟环境, 开发环境, 数据分析软件, Pandas(Python 软件包), NumPy, 集成开发环境
初级 · 课程 · 1-4 周

您将获得的技能: Pandas (Python Package), Data Import/Export, Matplotlib, Pivot Tables And Charts, Jupyter, Data Visualization Software, Microsoft Excel, Data Analysis, Text Mining, Data Manipulation, Data Cleansing, NumPy, Data Analysis Software, Data Integration, Data Wrangling, Time Series Analysis and Forecasting, Data Transformation, Python Programming, Data Structures, Development Environment
中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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

您将获得的技能: Keras (Neural Network Library), Image Analysis, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Tensorflow, Data Processing, Computer Vision, Data Transformation, Financial Forecasting, Applied Machine Learning, Feature Engineering, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Data Visualization, Time Series Analysis and Forecasting, Exploratory Data Analysis, Python Programming, Customer Analysis, Predictive Modeling, Google Cloud Platform, Development Environment
初级 · 专项课程 · 1-3 个月

University of Pennsylvania
您将获得的技能: Matplotlib, 数据可视化软件, 数据转换, 数据分析, 数据科学, Python 程序设计, 散点图, 数据结构, 数据导入/导出, 脚本语言, 编程原则, 透视表和图表, Jupyter, 数据操作, Pandas(Python 软件包), NumPy, 数据可视化, 柱状图, 数据清理, Data Validation
初级 · 课程 · 1-4 周

Microsoft
您将获得的技能: Web Scraping, Data Structures, Git (Version Control System), Generative AI, Version Control, Matplotlib, Plotly, DevOps, Agile Methodology, Web Development, Data Ethics, Flask (Web Framework), Data Visualization, Scripting, GitHub, Debugging, Data Cleansing, Data Analysis, Automation, Cloud Computing
初级 · 专业证书 · 3-6 个月

您将获得的技能: Pandas (Python Package), Pivot Tables And Charts, Data Manipulation, Data Import/Export, NumPy, Time Series Analysis and Forecasting, Business Reporting, Jupyter, Data Wrangling, Microsoft Excel, Data Transformation, Matplotlib, Data Analysis, Data Cleansing, Analytics, Data Processing, Management Reporting, Business Analytics, Python Programming, Numerical Analysis
初级 · 专项课程 · 1-3 个月

Duke University
您将获得的技能: Pandas (Python Package), Data Cleansing, Data Manipulation, NumPy, Query Languages, Data Integration, Python Programming, Data Import/Export, Data Analysis, Debugging
初级 · 课程 · 1-4 周

University of Michigan
您将获得的技能: Debugging, Data Analysis, Data Processing, Numerical Analysis, Critical Thinking
中级 · 课程 · 1-4 周

您将获得的技能: Pandas (Python Package), NumPy, Data Analysis, Data Science, Python Programming, Data Structures, Exploratory Data Analysis, Data Manipulation, Computer Programming
初级 · 指导项目 · 不超过 2 小时
Python Pandas 是一个用于数据分析的软件库,与开源 Python 编程语言配合使用。 通过将数据集加载到 Pandas DataFrame 中,用户可以对数据进行操作、分析和可视化,以进行探索性数据分析。 学习 Python Pandas 非常重要,因为它在数据处理方面的灵活性、速度和功能使其成为数据科学领域使用最广泛的 Python 库之一。
Pandas 基于 NumPy 软件包构建,NumPy 是用于科学计算、数组和线性代数的 Python 数值库。 例如,如果您想用统计模型预测经济趋势,可以使用 Pandas 导入数据集,使用 NumPy 机器学习 (ML) 算法执行线性回归,使用数据可视化库 Matplotlib 绘制图表。 对于非结构化数据分析,你可以使用 NLTK(自然语言工具包)为商业智能应用进行文本挖掘。
Python Pandas 技能在现实世界中有很多应用,因为数据科学正越来越多地应用于从经济学和统计学到神经科学和广告学的方方面面。 数据科学家负责分析海量数据集、设计机器学习算法和预测模型,并帮助管理层利用这些数据驱动的见解来回答重要的业务问题。
尽管他们通常需要熟悉许多数据框架和编程语言,但许多数据科学家依赖 Pandas、NumPy 和其他 Python 编程技能作为探索性数据分析的基础。 根据 Glassdoor 的数据,数据科学家的全国平均年薪为 113,309 美元。
是的!Coursera 提供广泛的数据科学在线课程、专业课程和专业证书,包括教授如何使用 Python Pandas 进行数据处理、数据分析和数据可视化的课程。 您可以选修密歇根大学等一流院校以及 IBM 等行业领先机构的课程,因此您可以放心接受高质量的教育。 Coursera 的 "指导项目"(Guided Projects)还允许您与专家讲师一起完成线性回归和使用 Python 进行数据处理等主题的实践教程,从而掌握这些技能,为您提供了另一种在线学习方式。
在开始学习 Python 熊猫之前,有必要掌握基本的计算机技能,包括如何浏览云桌面和安装计算机程序。 没有任何编码或 Python 知识也可以开始学习 pandas,但掌握这些技能会让学习 pandas 变得更容易。 具备良好的解决问题的能力、组织和分析数据的经验以及基本的数学技能也很有帮助。 有统计经验也会有所帮助,但不是必需的。 有使用 Jupyter Notebook 的经验也会有所帮助,因为在学习 Python pandas 的过程中,您可能会使用它来存储和访问代码。
喜欢处理数据或编码的人和善于分析思考的人都非常适合在 Python pandas 中工作。 对于使用 Python panda 的职位而言,重要的软技能包括:良好的书面和口头沟通技能以及可视化软件技能;解决问题的技能,以排除技术问题或数据错误,并与团队成员合作解决项目问题;关注细节,以找出有助于从数据中得出有意义结论的微小线索。
如果您计划进入或已经进入数据科学领域,尤其是需要数据分析或软件开发的职位,那么学习 Python pandas 可能会对您有帮助。 学习 pandas 有两种方法:一种是学习如何访问 pandas 库,但不进行数据分析;另一种是在进行数据分析时使用 pandas。 前者更基础,适合想要学习如何清理数据、进行基本数据预处理以及使用 pandas 处理数字和文本数据的人。 如果您正在学习数据分析,并希望应用真实世界中的探索性数据分析技术来提高自己的知识和技能,那么后者就是为您准备的。
Python Pandas 在线课程提供了一种方便灵活的方式来提高您的知识或学习新的 Python Pandas 技能。 从顶级大学和行业领导者针对不同技能水平提供的各种 Python Pandas 课程中进行选择。