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Mastering Python for Data Science

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Mastering Python for Data Science

包含在 Coursera Plus

深入了解一个主题并学习基础知识。
中级 等级

推荐体验

2 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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您将学到什么

  • Manage data and perform linear algebra in Python

  • Derive inferences using inferential statistics

  • Create data visualizations and mine for patterns

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February 2026

作业

12 项作业

授课语言:英语(English)

了解顶级公司的员工如何掌握热门技能

Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G 和 L'Oreal 的徽标

该课程共有12个模块

In this section, we explore parsing raw data from multiple sources, cleaning datasets, and manipulating data using NumPy and pandas for effective analysis.

涵盖的内容

2个视频5篇阅读材料1个作业

In this section, we explore probability distributions, hypothesis testing, confidence intervals, and errors to make population inferences from sample data using statistical methods.

涵盖的内容

1个视频6篇阅读材料1个作业

In this section, we explore structured data mining techniques, domain-driven analysis, and pattern discovery to uncover actionable insights for informed decision-making in real-world scenarios.

涵盖的内容

1个视频3篇阅读材料1个作业

In this section, we explore techniques for controlling plot properties, combining multiple visualizations, and creating advanced data displays using Python. These methods enhance data communication and insight extraction.

涵盖的内容

1个视频4篇阅读材料1个作业

In this section, we explore supervised, unsupervised, and reinforcement learning, focusing on their applications, key concepts like feature vectors, and practical problem-solving in data-driven systems.

涵盖的内容

1个视频3篇阅读材料1个作业

In this section, we explore simple and multiple linear regression models, focusing on variable relationships, correlation coefficients, and model training for predictive analysis.

涵盖的内容

1个视频3篇阅读材料1个作业

In this section, we build and evaluate logistic regression models using statsmodels and SciKit, focusing on predicting event likelihood with the Titanic dataset and assessing performance via ROC curves.

涵盖的内容

1个视频3篇阅读材料1个作业

In this section, we explore user-based and item-based collaborative filtering techniques, focusing on calculating similarity using Euclidean distance and generating recommendations through weighted averages.

涵盖的内容

1个视频3篇阅读材料1个作业

In this section, we explore random forest models for classification, analyze census data to predict income levels, and evaluate model performance using accuracy metrics.

涵盖的内容

1个视频2篇阅读材料1个作业

In this section, we explore k-means clustering for customer segmentation, focusing on determining optimal clusters and interpreting results for business insights.

涵盖的内容

1个视频3篇阅读材料1个作业

In this section, we preprocess text data using NLTK, generate wordclouds, and apply tokenization, POS tagging, and named entity recognition to extract insights from unstructured data.

涵盖的内容

1个视频3篇阅读材料1个作业

In this section, we explore Python's role in big data processing, focusing on Hadoop, MapReduce, and distributed computing techniques for efficient data analysis.

涵盖的内容

1个视频5篇阅读材料1个作业

位教师

Packt - Course Instructors
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1,533 门课程 405,022 名学生

提供方

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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。'
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