University of Michigan
파이썬의 데이터 과학 소개
University of Michigan

파이썬의 데이터 과학 소개

Taught in Korean


Gain insight into a topic and learn the fundamentals

Christopher Brooks

Instructor: Christopher Brooks

Intermediate level
Some related experience required
30 hours to complete
3 weeks at 10 hours a week
Flexible schedule
Learn at your own pace

What you'll learn

  • 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

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There are 4 modules in this course

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.

What's included

12 videos7 readings1 quiz1 programming assignment1 ungraded lab1 plugin

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.

What's included

9 videos1 reading1 quiz1 programming assignment

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.

What's included

6 videos1 reading1 quiz1 programming assignment

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.

What's included

2 videos5 readings1 quiz1 programming assignment


Christopher Brooks
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