Duke University
Data Science with NumPy, Sets, and Dictionaries
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Data Science with NumPy, Sets, and Dictionaries

Genevieve M. Lipp
Nick Eubank
Kyle Bradbury

位教师:Genevieve M. Lipp

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包含在 Coursera Plus

深入了解一个主题并学习基础知识。
3.9

(19 条评论)

初级 等级

推荐体验

3 周 完成
在 10 小时 一周
灵活的计划
自行安排学习进度
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作业

1 个测验,3 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 Programming for Python Data Science: Principles to Practice 专项课程 专项课程的一部分
在注册此课程时,您还会同时注册此专项课程。
  • 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4个模块

This module, you will learn the basics of object oriented programming as well as how to use sets and dictionaries to store and work with data in Python. You will apply these concepts with Python to perform some mathematical operations and analytical tasks, including solving geometric problems with circles and counting words in a document.

涵盖的内容

10个视频5篇阅读材料4个编程作业

This module, you will learn how to utilize NumPy--one of the most useful Python packages we use in data science--as well as learn additional data structures, arrays, beginning with the simplest type of an array, a vector. With NumPy and your new understanding of vectors, you will develop histograms as well as analyze household income distribution data in the United States, drawing your own data-driven conclusions.

涵盖的内容

1个视频9篇阅读材料2个作业3个非评分实验室

This module, you will first learn how NumPy handles data in your program using views and copies of your data. You will then learn how to work with more complex arrays called matrices, as well as how you can subset, filter, and modify data in matrices. Finally, you will write your own programs to manipulate data matrices and report your results for a given dataset.

涵盖的内容

1个视频14篇阅读材料1个测验3个非评分实验室

In this module, you will learn how to use NumPy to summarize data from matrices (e.g., calculating averages, minimums, maximums, etc.) as well as how to begin to analyze and manipulate image data. You will also explore two new data science techniques: how to make your analysis of data matrices more computationally efficient (vectorization) and how to randomize data (randomization).

涵盖的内容

1个视频12篇阅读材料1个作业2个非评分实验室

获得职业证书

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位教师

授课教师评分
4.3 (9个评价)
Genevieve M. Lipp
Duke University
11 门课程281,222 名学生

提供方

Duke University

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Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情,我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程,Coursera 便是最好的去处之一。'
Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好:它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'

学生评论

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已于 Aug 16, 2025审阅

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