Dieser Kurs führt den Lernenden in die Grundlagen der Python-Programmierumgebung ein, einschließlich grundlegender Python-Programmiertechniken wie Lambdas, das Lesen und Bearbeiten von CSV-Dateien und die Numpy-Bibliothek. Der Kurs führt in Techniken zur Datenmanipulation und -bereinigung unter Verwendung der beliebten Python-Bibliothek pandas data science ein und stellt die Abstraktion von Series und DataFrame als zentrale Datenstrukturen für die Datenanalyse vor. Außerdem werden Übungen zur effektiven Verwendung von Funktionen wie groupby, merge und Pivot-Tabellen angeboten. Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein, tabellarische Daten zu übernehmen, zu bereinigen, zu manipulieren und grundlegende inferenzstatistische Analysen durchzuführen.
Einführung in die Datenverarbeitung mit Python
Zum Labor Day gibt es bei Coursera Plus Rabatte von über 70 $. Sparen Sie 3 Monate lang 40 %.
Einführung in die Datenverarbeitung mit Python
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Angewandte Datenwissenschaft mit Python“
Dozent: Christopher Brooks
867.033 bereits angemeldet
Bei Mehr erfahren enthalten
27,301 Bewertungen
Was Sie lernen werden
Techniken wie Lambdas und die Bearbeitung von csv-Dateien verstehen
Beschreiben Sie gängige Python-Funktionen und -Features, die für Data Science verwendet werden
Abfrage von DataFrame-Strukturen zur Bereinigung und Verarbeitung
Erklären Sie Verteilungen, Stichproben und t-Tests
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Datenumwandlung
- Kategorie: Skriptsprachen
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Statistische Analyse
- Kategorie: Datenwrangling
- Kategorie: Datenverarbeitung
- Kategorie: Datengestützte Entscheidungsfindung
- Kategorie: Pivot-Tabellen und Diagramme
- Kategorie: Grundsätze der Programmierung
- Kategorie: Statistische Methoden
- Kategorie: Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
- Kategorie: Daten importieren/exportieren
- Kategorie: Datenwissenschaft
- Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
- Kategorie: Datenmanipulation
- Kategorie: Bereinigung von Daten
- Kategorie: Text Mining
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: NumPy
- Kategorie: Pandas (Python-Paket)
- Kategorie: Python-Programmierung
Wichtige Details
Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen
9 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- 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 4 Module
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
Fügen Sie dieses Zeugnis Ihrem LinkedIn-Profil, Lebenslauf oder CV hinzu. Teilen Sie sie in Social Media und in Ihrer Leistungsbeurteilung.
Dozent
Mehr von Datenanalyse entdecken
University of Michigan
University of Michigan
University of Michigan
University of Michigan
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Jennifer J.
Larry W.
Chaitanya A.
Bewertungen von Lernenden
- 5 Sterne
66,35 %
- 4 Sterne
24,22 %
- 3 Sterne
5,36 %
- 2 Sterne
1,92 %
- 1 Stern
2,13 %
Zeigt 3 von 27301 an
Geprüft am 26. Juli 2020
Quizzes were very challenging and interesting. I learned alot. The main drawback in this course is that the materials are insufficient to answer the assignments.And some questions were not so clear.
Geprüft am 24. Sep. 2017
This course is extremely challenging for me I was practicing data wrangling with R which is not a lot different in concepts but it gets very tricky especially with indexing.Thanks for the Experience!
Geprüft am 3. Jan. 2019
Excellent content and up-to-date material. Dont get 5th star because despite very well crafted Exams, there are evidently some problems with explanations and the "grader" ends up being too restrict.
Häufig gestellte Fragen
Weitere Fragen
Finanzielle Unterstützung verfügbar,