University of Michigan
顶点课程使用 Python 检索、处理和可视化数据
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顶点课程使用 Python 检索、处理和可视化数据

本课程是 面向所有人的 Python 专项课程 的一部分

311,470 人已注册

包含在 Coursera Plus

深入了解一个主题并学习基础知识。
4.7

(14,288 条评论)

初级 等级
无需具备相关经验
灵活的计划
9 小时 完成
自行安排学习进度
98%
大多数学生喜欢此课程
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初级 等级
无需具备相关经验
灵活的计划
9 小时 完成
自行安排学习进度
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您将学到什么

  • 使用 unicode 字符和字符串

  • 了解构建搜索引擎的基础知识

  • 选择并处理您所选择的数据

  • 创建电子邮件数据可视化

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

1 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

本课程是 面向所有人的 Python 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7个模块

祝贺大家走到这一步。在开始之前,请观看 "介绍 "视频并阅读 "顶点概述"。课程资源部分包含其他课程资料,您可能需要在未来几周内参考。

涵盖的内容

4个视频5篇阅读材料1个作业

本周,我们将下载并运行一个简单版本的 Google PageRank 算法,并练习搜索一些内容。该作业由同行评分,是本课程三门选修荣誉作业中的第一门。这是专业课程 4 所涉及材料的延续,以教科书第 16 章为基础。

涵盖的内容

6个视频2篇阅读材料1个应用程序项目

可选的 "毕业设计 "项目是您选择、处理和可视化您所选择的数据的机会,也是您从同学那里获得反馈的机会。 该项目不计分,可简单也可复杂。本周的任务是确定一个数据源,并在论坛上发表一个简短的帖子,描述该数据源,并概述一些可能的分析方法。您不必在实际分析中使用此处提供的数据源。

涵盖的内容

2个视频2篇阅读材料1个讨论话题

在第二个选修荣誉作业中,我们将从 Sakai 开源项目中检索和处理电子邮件数据。视频讲座将引导您完成数据检索、清理和建模的过程。

涵盖的内容

5个视频1篇阅读材料1个应用程序项目

本周的任务是撰写一篇讨论帖子,反映您迄今为止在检索和清理数据源以便进行分析方面所取得的进展。 我们鼓励其他同学提供反馈意见,以帮助您完善分析过程。

涵盖的内容

1个视频1篇阅读材料1个讨论话题

在最后一项可选的荣誉作业中,我们将对您已检索和处理的电子邮件数据进行两种可视化处理:一种是单词云,用于可视化频率分布;另一种是时间轴,用于显示数据随时间的变化情况。

涵盖的内容

3个视频1篇阅读材料1个应用程序项目

本周,你们将在全班讨论数据分析。虽然许多项目都会产生可视化数据,但分析数据的任何其他结果也同样重要,因此请使用任何最适合您所选数据集的分析和展示形式。

涵盖的内容

2个视频3篇阅读材料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
4.9 (1,157个评价)
Charles Russell Severance
University of Michigan
60 门课程4,692,479 名学生

提供方

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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
''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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14,288 条评论

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已于 Apr 19, 2017审阅

WW
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已于 Oct 11, 2022审阅

RG
5

已于 Oct 30, 2017审阅

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