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Python Data Analysis

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

3 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Install and use open source Python modules across different platforms

  • Master the fundamentals of NumPy for efficient data manipulation

  • Analyze and process data using pandas and other key Python libraries

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Database Management
  • Kategorie: Data Visualization
  • Kategorie: Statistical Analysis
  • Kategorie: Applied Machine Learning
  • Kategorie: Data Analysis
  • Kategorie: Data Science
  • Kategorie: Data Wrangling
  • Kategorie: Predictive Modeling
  • Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting
  • Kategorie: Big Data
  • Kategorie: Plot (Graphics)
  • Kategorie: Predictive Analytics
  • Kategorie: Data Manipulation
  • Kategorie: Matplotlib
  • Kategorie: Databases
  • Kategorie: Text Mining

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: NumPy
  • Kategorie: Pandas (Python Package)
  • Kategorie: Python Programming
  • Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)

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Kürzlich aktualisiert!

März 2026

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12 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

In diesem Kurs gibt es 12 Module

In this section, we install Python and core libraries on multiple OSs, implement NumPy arrays for numerical tasks, and use IPython for interactive sessions.

Das ist alles enthalten

2 Videos4 Lektüren1 Aufgabe

In this section, we explore NumPy arrays, their data types, and operations like indexing and shaping. Key concepts include array creation, manipulation, and efficient numerical computing techniques.

Das ist alles enthalten

1 Video6 Lektüren1 Aufgabe

In this section, we explore descriptive statistics, linear algebra operations, and random number generation using NumPy and SciPy for data analysis and modeling.

Das ist alles enthalten

1 Video6 Lektüren1 Aufgabe

In this section, we explore pandas installation, DataFrame data structures, and perform data querying, aggregation, and analysis.

Das ist alles enthalten

1 Video8 Lektüren1 Aufgabe

In this section, we explore writing CSV files with NumPy and pandas, analyzing binary formats like .npy and pickle, and storing data using PyTables and HDF5 for efficient data management.

Das ist alles enthalten

1 Video4 Lektüren1 Aufgabe

In this section, we explore data visualization techniques using matplotlib and pandas, focusing on basic plots and subpackage functionality.

Das ist alles enthalten

1 Video4 Lektüren1 Aufgabe

In this section, we explore time series analysis techniques including moving averages, autocorrelation, and Fourier analysis. These methods enable modeling and forecasting of sequential data using statistical and signal processing tools.

Das ist alles enthalten

1 Video5 Lektüren1 Aufgabe

In this section, we explore relational and NoSQL databases, focusing on SQLite3, SQLAlchemy, and PyMongo/MongoDB.

Das ist alles enthalten

1 Video5 Lektüren1 Aufgabe

In this section, we explore text analysis using NLTK, covering word frequency, sentiment analysis, classification, and visualization techniques for unstructured data.

Das ist alles enthalten

1 Video5 Lektüren1 Aufgabe

In this section, we explore scikit-learn for predictive analytics, focusing on logistic regression, preprocessing, and classification techniques to enable data-driven decision-making.

Das ist alles enthalten

1 Video6 Lektüren1 Aufgabe

In this section, we explore data exchange with MATLAB/Octave, Python integration with R and Java, and cloud deployment strategies.

Das ist alles enthalten

1 Video4 Lektüren1 Aufgabe

In this section, we explore profiling, multiprocessing, and optimization techniques to improve performance.

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1 Video5 Lektüren1 Aufgabe

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