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Python 数据分析

本课程是多个项目的一部分。

Victor Geislinger

位教师:Victor Geislinger

25,988 人已注册

包含在 Coursera Plus

深入了解一个主题并学习基础知识。
4.3

(232 条评论)

初级 等级

推荐体验

灵活的计划
2 周 在 10 小时 一周
自行安排学习进度
87%
大多数学生喜欢此课程
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2 周 在 10 小时 一周
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您将学到什么

  • 使用 Python 库 Pandas 对数据进行排序、Query 和结构化处理

  • 介绍如何使用 Python 建立 Data Modeling 并解释数据

  • 利用 Python 库创建基本的数据 Visualization

要了解的详细信息

可分享的证书

添加到您的领英档案

作业

15 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

积累特定领域的专业知识

此课程作为 的一部分提供
在注册此课程时,您还需要选择一个特定的合作项目。
  • 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
  • 通过 Meta 获得可共享的职业证书

该课程共有5个模块

在本 Modulation 中,您将了解 Python 以及如何将其用于数据分析。您还将学习如何使用 Jupyter Notebook 编程环境。

涵盖的内容

8个视频4篇阅读材料2个作业1个编程作业

在本 Module 中,您将学习基本的编程原理,如使用 Python 的变量和变量类型。您还将深入学习基本 Python 语句,如 Boolean 和条件语句。

涵盖的内容

12个视频1篇阅读材料3个作业5个编程作业

本周的重点是使用名为 Pandas 的 Python 库。您将学习如何使用 Pandas 加载、选择和清理数据。

涵盖的内容

12个视频1篇阅读材料3个作业4个编程作业

本周,您将使用 Python 进一步探索和分析数据集。您将学习如何使用 Pandas 和 Matplotlib(另一个 Python 库)计算基本统计数据和创建数据可视化。

涵盖的内容

17个视频4个作业4个编程作业

本周的重点是使用 Python 建立数据模型并解释模型结果。您将完成一项数据分析挑战,应用您在整个课程中获得的 Python 知识和 OSEMN 框架应用。

涵盖的内容

9个视频3个作业1个编程作业1个讨论话题

获得职业证书

将此证书添加到您的 LinkedIn 个人资料、简历或履历中。在社交媒体和绩效考核中分享。

位教师

授课教师评分
3.9 (59个评价)
Victor Geislinger
Meta
1 门课程25,988 名学生

提供方

Meta

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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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