This is the first course in the four-course specialization Python Data Products for Predictive Analytics, introducing the basics of reading and manipulating datasets in Python. In this course, you will learn what a data product is and go through several Python libraries to perform data retrieval, processing, and visualization. This course will introduce you to the field of data science and prepare you for the next three courses in the Specialization: Design Thinking and Predictive Analytics for Data Products, Meaningful Predictive Modeling, and Deploying Machine Learning Models. At each step in the specialization, you will gain hands-on experience in data manipulation and building your skills, eventually culminating in a capstone project encompassing all the concepts taught in the specialization.
このコースはPython Data Products for Predictive Analytics の専門講座に属します。
Basic Data Processing and Visualization
提供：
学習内容
Develop data strategy and process for how data will be generated, collected, and consumed
Load and process formatted datasets such as CSV and JSON.
Deal with data in various formats (e.g. timestamps, strings) and filter and “clean” datasets by removing outliers etc.
Basic experience with data processing libraries such as numpy and data ingestion with urllib, requests
習得するスキル
シラバス - 本コースの学習内容
Week 1: Introduction to Data Products
This week, we will go over the syllabus and set you up with the course materials and software. We will introduce you to data products and refresh your memory on Python and Jupyter notebooks.
Week 2: Reading Data in Python
This week, we will learn how to load in datasets from CSV and JSON files. We will also practice manipulating data from these datasets with basic Python commands.
Week 3: Data Processing in Python
This week, our goal is to understand how to clean up a dataset before analyzing it. We will go over how to work with different types of data, such as strings and dates.
Week 4: Python Libraries and Toolkits
In this last week, we will get a sense of common libraries in Python and how they can be useful. We will cover data visualization with numpy and MatPlotLib, and also introduce you to the basics of webscraping with urllib and BeautifulSoup.
講師
Julian McAuley
Assistant Professor
Ilkay Altintas
Chief Data Science Officerカリフォルニア大学サンディエゴ校について
Python Data Products for Predictive Analyticsの専門講座について
よくある質問
いつ講座や課題にアクセスできるようになりますか？
修了証に登録すると、すべてのビデオ、テスト、およびプログラミング課題（該当する場合）にアクセスできます。ピアレビュー課題は、セッションが開始してからのみ、提出およびレビューできます。購入せずにコースを検討することを選択する場合、特定の課題にアクセスすることはできません。
この専門講座をサブスクライブすると何を行うことができるようになりますか？
コースに登録する際、専門講座のすべてのコースにアクセスできます。コースの完了時には修了証を取得できます。電子修了証が成果のページに追加され、そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。
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さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。
