在本课程中，将向学员介绍统计学领域，包括数据来源、研究设计、数据管理以及数据探索和可视化。学员将识别不同类型的数据，学习如何可视化、分析和解释单变量和多变量数据的摘要。每周结束时，学习者将在课程环境中使用 Python 应用所学的统计概念。在这些基于实验的课程中，学习者将发现 Python 作为工具的不同用途，包括 Numpy、Pandas、Statsmodels、Matplotlib 和 Seaborn 库。课程还提供视频教程，指导学习者使用 Python 创建可视化和数据管理。本课程使用 Coursera 中的 Jupyter Notebook 环境。
使用 Python 理解和可视化数据
使用 Python 理解和可视化数据
本课程是 用 Python 进行统计 专项课程 的一部分
位教师：Brenda Gunderson
访问权限由 New York State Department of Labor 提供
153,928 人已注册
您将学到什么
正确识别各种数据类型，了解每种类型的不同用途
使用 Python 创建数据可视化和数字摘要
向广大受众简明扼要地传达统计理念
确定概率和非概率样本的适当分析技术
您将获得的技能
要了解的详细信息
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
积累特定领域的专业知识
本课程是 用 Python 进行统计 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
获得职业证书
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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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MR
已于 Jun 2, 2020审阅
Never have I come across a course half as interactive as this and it was a much needed confidence booster for a beginner like me. I look forward to completing the specialization : )
AS
已于 Mar 2, 2021审阅
20 studying hours that helps me getting back to speed on manipulating the quantitative data in Pandas with different query conditions, powerful statistics and Sampling Distributions.
VV
已于 Aug 2, 2020审阅
Great course to learn the basics! The supplementary material in Jupyter notebooks is extremely valuable. Really appreciate the PhD students who took the time to explain even the simplest of codes :)
¹ 本课程的部分作业采用 AI 评分。对于这些作业，将根据 Coursera 隐私声明使用您的数据。