中本课程介绍使用 Python 的基本数据科学技术。 向学生介绍数据帧和数据连接等核心概念，并学习如何使用 pandas、numpy 和 matplotlib 等数据分析库。 本课程概述了如何加载、检查和查询真实世界的数据，以及如何回答有关这些数据的基本问题。 学生将获得数据聚合和汇总以及基本数据可视化方面的技能。
使用 Python 进行数据分析
您将学到什么
使用 Python 应用基本数据科学技术
理解并应用数据帧和连接数据等核心概念，使用 pandas、numpy 和 matplotlib 等数据分析库
演示如何加载、检查和查询真实世界的数据，并回答有关数据的基本问题
运用所学的数据汇总和总结技能以及基本的数据可视化技能，进一步分析数据
您将获得的技能
要了解的详细信息
可分享的证书
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作业
7 项作业
授课语言：英语（English）
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积累特定领域的专业知识
本课程是 Python 和 Java 编程入门 专项课程 专项课程的一部分
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- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书
该课程共有3个模块
第一个模块将向学生介绍如何使用 Python 的简单 csv 库加载、检查和探索数据。 本模块包括对 Jupyter Notebook 的简要介绍和对 Python 基础知识的简要回顾，包括数据结构、循环和函数。 本模块将向学生展示对存储在 .csv 文件中的数据的深入分析，包括基本查询、处理数据错误的方法，以及如何根据各种标准对数据进行筛选和排序。
涵盖的内容
8个视频10篇阅读材料3个作业1个编程作业
在本模块中，学生将学习数据帧和数据连接等核心概念。 学生将体验使用行业标准数据分析库 pandas 来加载和查询真实世界的数据，并回答有关这些数据的问题。 本模块演示了如何进行高级过滤和索引、分割数据子集、限制查询结果中的数据属性以及对数据进行基本计算。 包括如何建立一个简单的推荐系统，以及清理数据、处理缺失值和创建新数据的方法。
涵盖的内容
14个视频5篇阅读材料2个作业2个编程作业
本模块通过概述数据的聚合、汇总和可视化过程，将数据分析向前推进了一步。 学生将了解数据分组和索引的概念，以及如何使用 pandas 在透视表中显示结果。 本模块还演示了如何在 Jupyter Notebook 中使用直方图和散点图准备和可视化数据。 学生将获得数据聚合和汇总以及基本数据可视化的技能。 此外，学生还将获得使用 numpy 和 matplotlib 等数据分析库的经验。
涵盖的内容
18个视频6篇阅读材料2个作业2个编程作业
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
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Jennifer J.
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学生评论
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FM
5
已于 Jan 7, 2022审阅
this course was perfect for me, I learned alot from it.I want to thank Jahnavi Chowdary quck reply and you helping me through out, you also deserve five stars
EB
4
已于 Jan 14, 2022审阅
This is a good course! I hope University of Pennsylvania will offer the more advanced course so I can enroll, too! Kudos to the instruction and to the staff.
DW
5
已于 Sep 5, 2022审阅
A well paced and explained course throughout. I have learned a lot from this course, especially with the coding along exercises and example Jupyter notebooks. Highly Recommended!
常见问题
学习本专业的学生只需掌握算术和逻辑学的基本概念。
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