To round out your exploration of data science in Python, in this course, you'll work with the pandas DataFrame—one of the most prominent data structures in data science. You'll create DataFrames, load and save data, analyze data, and slice and filter data in DataFrames. Then, you'll manipulate, modify, and plot DataFrame data. Lastly, you'll work with specialized plotting libraries Matplotlib and Seaborn to create common types of plots and format those plots so they are visually appealing and optimal for analysis.
Python Data Science: pandas, Matplotlib, and Seaborn
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Python Data Science: pandas, Matplotlib, and Seaborn
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Using Data Science Tools in Python
Dozent: Bill Rosenthal
Bei enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
1 Woche zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
In this course, you will manage, analyze, manipulate, modify, and visualize pandas DataFrames; and visualize data with Matplotlib and Seaborn.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Matplotlib
- Kategorie: NumPy
- Kategorie: Seaborn
- Kategorie: Graphing
- Kategorie: Data Science
- Kategorie: Computer Programming Tools
- Kategorie: Jupyter
- Kategorie: Box Plots
- Kategorie: Data Analysis
- Kategorie: Plot (Graphics)
- Kategorie: Computer Programming
- Kategorie: Data Processing
- Kategorie: Data Transformation
- Kategorie: Software Development
- Kategorie: Data Manipulation
- Kategorie: Data Visualization Software
- Kategorie: Scatter Plots
- Kategorie: Pandas (Python Package)
- Kategorie: Data Visualization
- Kategorie: Python Programming
Wichtige Details
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Januar 2026
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Unterrichtet in Englisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung für Using Data Science Tools in Python
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
While NumPy serves as the foundation of your data science tasks, you may instead work directly with the more user-friendly library called pandas, which builds on NumPy. Or, you may find it beneficial to work with both. In either case, as with NumPy, you'll want to begin by managing your data within pandas structures and then analyze that data for useful insights.
Das ist alles enthalten
1 Lektüre6 Plug-ins
The pandas libraries provides many tools for changing data to meet your needs. It also provides basic plotting functionality for the analysis and/or presentation of data. In this lesson, you'll transform and visualize your data in multiple ways.
Das ist alles enthalten
5 Plug-ins
Although you did some simple plotting with pandas directly, you'll likely need to get more detailed with your visualizations. Matplotlib is the most common plotting library in Python®, and you'll use it to generate visualizations that help you tell a story with your data. Likewise, you'll use the Seaborn library, which is built on Matplotlib, to help you streamline your plotting efforts.
Das ist alles enthalten
7 Plug-ins
You'll wrap things up and then validate what you've learned in this course by taking an assessment.
Das ist alles enthalten
1 Lektüre1 Aufgabe1 Plug-in
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Häufig gestellte Fragen
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