このコースについて
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100%オンライン

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

柔軟性のある期限

スケジュールに従って期限をリセットします。

初級レベル

約10時間で修了

推奨:This course requires approximately two hours a week for six weeks....

英語

字幕:英語, 韓国語, トルコ語, アラビア語

習得するスキル

Predictive ModellingPython ProgrammingData AnalysisData Visualization (DataViz)Model Selection

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約10時間で修了

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英語

字幕:英語, 韓国語, トルコ語, アラビア語

シラバス - 本コースの学習内容

1
2時間で修了

Importing Datasets

5件のビデオ (合計15分), 6 quizzes
5件のビデオ
Understanding the Data2 分
Python Packages for Data Science2 分
Importing and Exporting Data in Python4 分
Getting Started Analyzing Data in Python4 分
5の練習問題
Understanding the Data4 分
Python Packages for Data Science4 分
Importing and Exporting Data in Python4 分
Getting Started Analyzing Data in Python4 分
Importing Datasets16 分
2
2時間で修了

Data Wrangling

6件のビデオ (合計19分), 6 quizzes
6件のビデオ
Dealing with Missing Values in Python5 分
Data Formatting in Python3 分
Data Normalization in Python3 分
Binning in Python1 分
Turning categorical variables into quantitative variables in Python2 分
5の練習問題
Dealing with Missing Values in Python6 分
Data Formatting in Python4 分
Data Normalization in Python4 分
Turning categorical variables into quantitative variables in Python4 分
Data Wrangling12 分
3
2時間で修了

Exploratory Data Analysis

6件のビデオ (合計18分), 6 quizzes
6件のビデオ
Descriptive Statistics4 分
GroupBy in Python3 分
Correlation2 分
Correlation - Statistics2 分
Analysis of Variance ANOVA3 分
5の練習問題
Descriptive Statistics4 分
GroupBy in Python4 分
Correlation4 分
Correlation - Statistics4 分
Exploratory Data Analysis14 分
4
2時間で修了

Model Development

6件のビデオ (合計26分), 6 quizzes
6件のビデオ
Linear Regression and Multiple Linear Regression6 分
Model Evaluation using Visualization4 分
Polynomial Regression and Pipelines4 分
Measures for In-Sample Evaluation3 分
Prediction and Decision Making5 分
5の練習問題
Linear Regression and Multiple Linear Regression4 分
Model Evaluation using Visualization4 分
Polynomial Regression and Pipelines4 分
Measures for In-Sample Evaluation4 分
Model Development15 分
4.6
659件のレビューChevron Right

42%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

41%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

Pythonによるデータ分析 からの人気レビュー

by RPApr 20th 2019

perfect for beginner level. all the concepts with code and parameter wise have been explained excellently. overall best course in making anyone eager to learn from basics to handle advances with ease.

by OAJul 13th 2018

I have been looking for a very non-complicated course on data analysis and I hit the Jackport with this course! Very simplified and explanatory. You should definitely take the course

講師

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Joseph Santarcangelo

Ph.D., Data Scientist at IBM
IBM Developer Skills Network

IBMについて

IBM offers a wide range of technology and consulting services; a broad portfolio of middleware for collaboration, predictive analytics, software development and systems management; and the world's most advanced servers and supercomputers. Utilizing its business consulting, technology and R&D expertise, IBM helps clients become "smarter" as the planet becomes more digitally interconnected. IBM invests more than $6 billion a year in R&D, just completing its 21st year of patent leadership. IBM Research has received recognition beyond any commercial technology research organization and is home to 5 Nobel Laureates, 9 US National Medals of Technology, 5 US National Medals of Science, 6 Turing Awards, and 10 Inductees in US Inventors Hall of Fame....

よくある質問

  • 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。

  • コースに登録する際、修了証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。

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。