中이 과정에서는 학습자에게 람다, csv 파일 읽기 및 조작, numpy 라이브러리와 같은 기본적인 파이썬 프로그래밍 기술을 포함하여 파이썬 프로그래밍 환경의 기본 사항을 소개합니다. 이 과정에서는 인기 있는 python pandas 데이터 과학 라이브러리를 사용하여 데이터 조작 및 정리 기술을 소개하고 데이터 분석을 위한 중심 데이터 구조로 Series 및 DataFrame의 추상화를 소개하고 groupby, merge 및 pivot 테이블 같은 함수를 효과적으로 사용하는 방법에 대한 튜토리얼을 제공합니다. 이 과정이 끝나면 학생들은 표 형식의 데이터를 가져와 정리하고 조작하고 기본 추론 통계 분석을 실행할 수 있습니다.
파이썬의 데이터 과학 소개
您将学到什么
람다 및 csv 파일 조작과 같은 기술 이해
데이터 과학에 사용되는 일반적인 파이썬 기능 및 특징 설명
정리 및 처리를 위한 DataFrame 구조 쿼리
분포, 샘플링 및 t-검정 설명
您将获得的技能
要了解的详细信息
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作业
4 项作业
授课语言：韩语
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
该课程共有4个模块
이번 주에는 데이터 과학 분야를 소개하고, 데이터 과학자가 사용하는 일반적인 파이썬 기능 및 특징을 검토하고, 강의를 위해 Coursera Jupyter Notebook을 소개합니다. 채점, 전제 조건 및 기대치에 대한 모든 코스 정보는 강의 계획서에 있으며 과정 리소스 페이지에서 Jupyter Notebook에 대한 자세한 정보를 찾을 수 있습니다.
涵盖的内容
12个视频7篇阅读材料1个作业1个编程作业1个非评分实验室1个插件
이번 주 과정에서는 파이썬이 데이터 정리 및 처리를 위해 가지고 있는 가장 중요한 툴킷 중 하나인 pandas의 기초를 배우게 됩니다. DataFrame 구조로 데이터를 읽는 방법, 이러한 구조를 쿼리하는 방법, 이러한 구조에 대한 세부 정보가 인덱싱되는 방법을 배우게 됩니다.
涵盖的内容
9个视频1篇阅读材料1个作业1个编程作业
이번 주에는 DataFrame을 병합하고, 요약 테이블을 생성하고, 데이터를 논리적 조각으로 그룹화하고, 날짜를 조작하는 방법을 학습하여 python pandas 라이브러리에 대한 이해를 심화할 것입니다. 또한 데이터 규모에 대한 이해를 새롭게 하고 분석을 위한 메트릭 생성과 관련된 문제에 대해 논의합니다. 일주일은 더 중요한 프로그래밍 과제로 끝납니다.
涵盖的内容
6个视频1篇阅读材料1个作业1个编程作业
이번 주 과정에서는 분포, 샘플링 및 t-검정과 같은 다양한 통계 기법을 소개합니다. 한 주가 과학에 대한 두 가지 토론과 네 번째 패러다임인 데이터 기반 발견의 부상으로 마무리됩니다.
涵盖的内容
2个视频5篇阅读材料1个作业1个编程作业
位教师
15 门课程933,208 名学生
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
''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
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常见问题
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