파이썬의 데이터 과학 소개

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파이썬의 데이터 과학 소개

Dozent: Christopher Brooks

Bei enthalten

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4 Module

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

Stufe Mittel

Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich

3 Wochen zu vervollständigen

unter 10 Stunden pro Woche

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

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Stufe Mittel

Einige einschlägige Kenntnisse erforderlich

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Was Sie lernen werden

람다 및 csv 파일 조작과 같은 기술 이해
데이터 과학에 사용되는 일반적인 파이썬 기능 및 특징 설명
정리 및 처리를 위한 DataFrame 구조 쿼리
분포, 샘플링 및 t-검정 설명

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Data Import/Export
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Probability & Statistics
Kategorie: Data Structures
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Pivot Tables And Charts
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Data Manipulation

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Python Programming
Kategorie: NumPy
Kategorie: Jupyter
Kategorie: Pandas (Python Package)

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In diesem Kurs gibt es 4 Module

이 과정에서는 학습자에게 람다, csv 파일 읽기 및 조작, numpy 라이브러리와 같은 기본적인 파이썬 프로그래밍 기술을 포함하여 파이썬 프로그래밍 환경의 기본 사항을 소개합니다. 이 과정에서는 인기 있는 python pandas 데이터 과학 라이브러리를 사용하여 데이터 조작 및 정리 기술을 소개하고 데이터 분석을 위한 중심 데이터 구조로 Series 및 DataFrame의 추상화를 소개하고 groupby, merge 및 pivot 테이블 같은 함수를 효과적으로 사용하는 방법에 대한 튜토리얼을 제공합니다. 이 과정이 끝나면 학생들은 표 형식의 데이터를 가져와 정리하고 조작하고 기본 추론 통계 분석을 실행할 수 있습니다.

이번 주에는 데이터 과학 분야를 소개하고, 데이터 과학자가 사용하는 일반적인 파이썬 기능 및 특징을 검토하고, 강의를 위해 Coursera Jupyter Notebook을 소개합니다. 채점, 전제 조건 및 기대치에 대한 모든 코스 정보는 강의 계획서에 있으며 과정 리소스 페이지에서 Jupyter Notebook에 대한 자세한 정보를 찾을 수 있습니다.

Das ist alles enthalten

12 Videos7 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe1 Unbewertetes Labor1 Plug-in

12 VideosInsgesamt 111 Minuten

전문화 소개4 Minuten
과정 소개5 Minuten
Coursera Jupyter Notebook 시스템8 Minuten
파이썬 함수8 Minuten
파이썬 유형 및 시퀀스9 Minuten
파이썬 문자열에 대한 추가 정보3 Minuten
파이썬 데모: CSV 파일 읽기 및 쓰기4 Minuten
파이썬 날짜 및 시간2 Minuten
고급 파이썬 객체, map()6 Minuten
고급 파이썬 람다 및 목록 이해3 Minuten
수치 파이썬 라이브러리(NumPy)32 Minuten
정규 표현식으로 텍스트 조작하기27 Minuten

7 LektürenInsgesamt 310 Minuten

강의 계획서10 Minuten
청강 학습자를 위한 알림: 과제 제출10 Minuten
귀하에 대한 자세한 정보를 알려주세요!10 Minuten
1주차 교과서 읽기 과제(선택 사항)120 Minuten
데이터 과학 50년, David Donoho(선택 사항)90 Minuten
강의 계획서10 Minuten
정규식 연산 문서60 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 30 Minuten

퀴즈 130 Minuten

1 ProgrammieraufgabeInsgesamt 180 Minuten

과제 1180 Minuten

1 Unbewertetes LaborInsgesamt 60 Minuten

개인 Jupyter Notebook 작업 공간60 Minuten

1 Plug-inInsgesamt 60 Minuten

정규식 연습 세션 (English Only)60 Minuten

이번 주 과정에서는 파이썬이 데이터 정리 및 처리를 위해 가지고 있는 가장 중요한 툴킷 중 하나인 pandas의 기초를 배우게 됩니다. DataFrame 구조로 데이터를 읽는 방법, 이러한 구조를 쿼리하는 방법, 이러한 구조에 대한 세부 정보가 인덱싱되는 방법을 배우게 됩니다.

Das ist alles enthalten

9 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 Programmieraufgabe

9 VideosInsgesamt 89 Minuten

pandas 소개3 Minuten
시리즈 데이터 구조10 Minuten
시리즈 쿼리16 Minuten
DataFrame 데이터 구조13 Minuten
DataFrame 인덱싱 및 로드9 Minuten
DataFrame 쿼리10 Minuten
DataFrame 인덱싱8 Minuten
결측값11 Minuten
예시: DataFrame 조작9 Minuten

1 LektüreInsgesamt 60 Minuten

2주차 읽기 과제(선택 사항)60 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 30 Minuten

퀴즈 230 Minuten

1 ProgrammieraufgabeInsgesamt 180 Minuten

과제 2180 Minuten

이번 주에는 DataFrame을 병합하고, 요약 테이블을 생성하고, 데이터를 논리적 조각으로 그룹화하고, 날짜를 조작하는 방법을 학습하여 python pandas 라이브러리에 대한 이해를 심화할 것입니다. 또한 데이터 규모에 대한 이해를 새롭게 하고 분석을 위한 메트릭 생성과 관련된 문제에 대해 논의합니다. 일주일은 더 중요한 프로그래밍 과제로 끝납니다.

Das ist alles enthalten

6 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 Programmieraufgabe

6 VideosInsgesamt 84 Minuten

Dataframe 병합16 Minuten
Pandas 관용구15 Minuten
그룹화 기준20 Minuten
Scales10 Minuten
피벗 테이블10 Minuten
날짜/시간 기능13 Minuten

1 LektüreInsgesamt 120 Minuten

3주차 읽기 과제(선택 사항)120 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 30 Minuten

퀴즈 330 Minuten

1 ProgrammieraufgabeInsgesamt 180 Minuten

과제 3180 Minuten

이번 주 과정에서는 분포, 샘플링 및 t-검정과 같은 다양한 통계 기법을 소개합니다. 한 주가 과학에 대한 두 가지 토론과 네 번째 패러다임인 데이터 기반 발견의 부상으로 마무리됩니다.

Das ist alles enthalten

2 Videos5 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe

2 VideosInsgesamt 20 Minuten

기본 통계 테스트14 Minuten
다른 형태의 구조화된 데이터6 Minuten

5 LektürenInsgesamt 105 Minuten

과학은 깨지지 않았다: p-hacking45 Minuten
Goodhart의 법칙(선택 사항)30 Minuten
당신이 알아야 할 5가지 그래프 알고리즘10 Minuten
과정 후 설문조사10 Minuten
Michigan Online으로 계속 학습하세요!10 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 30 Minuten

최종 퀴즈30 Minuten

1 ProgrammieraufgabeInsgesamt 180 Minuten

과제 4180 Minuten

Dozent

Christopher Brooks

15 Kurse961.004 Lernende

von

University of Michigan

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018

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

Jennifer J.

Lernender seit 2020

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

Larry W.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

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