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Data Science with Python

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

1 Woche zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Master data manipulation with NumPy and Pandas to process large datasets.

  • Create powerful visualizations using Matplotlib and Plotly to explore data trends.

  • Understand image processing techniques for manipulating and analyzing images in Python.

  • Gain hands-on experience with PyTorch to work with tensors and machine learning models.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Data Manipulation
  • Kategorie: Deep Learning
  • Kategorie: Linear Algebra
  • Kategorie: Image Analysis
  • Kategorie: Numerical Analysis
  • Kategorie: Scatter Plots
  • Kategorie: Machine Learning Methods
  • Kategorie: Data Visualization Software
  • Kategorie: Data Wrangling
  • Kategorie: Plot (Graphics)
  • Kategorie: Interactive Data Visualization
  • Kategorie: Matplotlib
  • Kategorie: Applied Machine Learning

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Plotly
  • Kategorie: NumPy
  • Kategorie: Pandas (Python Package)
  • Kategorie: Python Programming
  • Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)

Wichtige Details

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April 2026

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8 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „The Complete Python and Data Science Bootcamp“
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 6 Module

In this module, we will explore NumPy, a powerful library for numerical computing in Python. You'll learn how to create and reshape arrays, perform element-wise operations, and dive into linear algebra applications. Advanced topics such as solving linear systems and logical filtering will also be covered.

Das ist alles enthalten

11 Videos2 Lektüren1 Aufgabe

In this module, we will work with Pandas to process and analyze real-world datasets. You’ll learn how to filter data, manage missing values, and manipulate columns. The Titanic dataset will serve as an example to practice essential Pandas operations and data wrangling techniques.

Das ist alles enthalten

8 Videos1 Aufgabe

In this module, we will cover data visualization using Matplotlib. You will create a wide range of plots, from simple bar charts to complex 3D surface plots, and learn how to enhance them with annotations, colors, and advanced graphing techniques for statistical analysis.

Das ist alles enthalten

20 Videos1 Aufgabe

In this module, we will combine Matplotlib and NumPy to process images. You’ll learn how to manipulate image channels, apply basic transformations like grayscale conversion and thresholding, and experiment with advanced techniques like image compression and tiling for creative results.

Das ist alles enthalten

10 Videos1 Aufgabe

In this module, we will explore Plotly to create interactive and visually engaging plots. You’ll build line and scatter plots with tooltips, experiment with 3D visualizations, and learn how to customize plots using advanced techniques like graph objects and dictionary-based figure construction.

Das ist alles enthalten

6 Videos1 Aufgabe

In this module, we will introduce you to PyTorch, a powerful deep learning framework. You will learn how to work with tensors, perform various tensor operations, and explore the concepts of broadcasting. Additionally, you will discover how to use GPU acceleration to optimize performance for large-scale computations.

Das ist alles enthalten

13 Videos1 Lektüre3 Aufgaben

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Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

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„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

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