このコースについて

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受講生の就業成果

33%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

35%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

10%

昇給や昇進につながった
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
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。
中級レベル
約16時間で修了
英語
字幕:中国語(繁体), ポルトガル語(ブラジル), ベトナム語, 韓国語, 英語, ヘブライ語...

学習内容

  • Understand techniques such as lambdas and manipulating csv files

  • Describe common Python functionality and features used for data science

  • Query DataFrame structures for cleaning and processing

  • Explain distributions, sampling, and t-tests

習得するスキル

Python ProgrammingNumpyPandasData Cleansing

受講生の就業成果

33%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

35%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

10%

昇給や昇進につながった
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
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。
中級レベル
約16時間で修了
英語
字幕:中国語(繁体), ポルトガル語(ブラジル), ベトナム語, 韓国語, 英語, ヘブライ語...

講師

提供:

ミシガン大学(University of Michigan) ロゴ

ミシガン大学(University of Michigan)

シラバス - 本コースの学習内容

コンテンツの評価Thumbs Up92%(50,997 件の評価)Info
1

1

3時間で修了

Week 1

3時間で修了
11件のビデオ (合計58分), 4 readings, 1 quiz
11件のビデオ
Data Science7 分
The Coursera Jupyter Notebook System3 分
Python Functions8 分
Python Types and Sequences8 分
Python More on Strings3 分
Python Demonstration: Reading and Writing CSV files3 分
Python Dates and Times2 分
Advanced Python Objects, map()5 分
Advanced Python Lambda and List Comprehensions2 分
Advanced Python Demonstration: The Numerical Python Library (NumPy)7 分
4件の学習用教材
Syllabus10 分
Help us learn more about you!10 分
50 years of Data Science, David Donoho (optional)1 時間 30 分
Notice for Auditing Learners: Assignment Submission10 分
1の練習問題
Week One Quiz12 分
2

2

3時間で修了

Week 2

3時間で修了
8件のビデオ (合計45分), 1 reading, 2 quizzes
8件のビデオ
The Series Data Structure4 分
Querying a Series8 分
The DataFrame Data Structure7 分
DataFrame Indexing and Loading5 分
Querying a DataFrame5 分
Indexing Dataframes5 分
Missing Values4 分
1件の学習用教材
Common Assignment Pitfalls10 分
3

3

3時間で修了

Week 3

3時間で修了
6件のビデオ (合計35分)
6件のビデオ
Pandas Idioms6 分
Group by6 分
Scales7 分
Pivot Tables2 分
Date Functionality5 分
4

4

6時間で修了

Week 4

6時間で修了
4件のビデオ (合計25分), 1 reading, 2 quizzes
4件のビデオ
Distributions4 分
More Distributions8 分
Hypothesis Testing in Python10 分
1件の学習用教材
Post-course Survey10 分

レビュー

INTRODUCTION TO DATA SCIENCE IN PYTHON からの人気レビュー

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Python 応用データサイエンス専門講座について

The 5 courses in this University of Michigan specialization introduce learners to data science through the python programming language. This skills-based specialization is intended for learners who have a basic python or programming background, and want to apply statistical, machine learning, information visualization, text analysis, and social network analysis techniques through popular python toolkits such as pandas, matplotlib, scikit-learn, nltk, and networkx to gain insight into their data. Introduction to Data Science in Python (course 1), Applied Plotting, Charting & Data Representation in Python (course 2), and Applied Machine Learning in Python (course 3) should be taken in order and prior to any other course in the specialization. After completing those, courses 4 and 5 can be taken in any order. All 5 are required to earn a certificate....
Python 応用データサイエンス

よくある質問

  • 講義と課題へのアクセスは、登録のタイプによって異なります。聴講モードでコースを受講すると、ほとんどのコース教材を無料で見ることができます。採点された課題にアクセスして修了証を取得するには、聴講中または聴講後に、修了証エクスペリエンスを購入する必要があります。聴講オプションが表示されない場合:

    • コースは聴講オプションを提供していない可能性があります。代わりに無料トライアルをお試しいただくか、学資援助を申請することができます。
    • コースは、聴講オプションを提供せずに「修了証なしフルコース」オプションを提供する場合があります。このオプションでは、すべてのコース教材が表示され、必須の評価を提出して、最終成績を取得することができます。この場合、修了証エクスペリエンスは購入できません。
  • 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。

  • サブスクライブすると、7日間の無料トライアルを体験できます。この期間中は解約金なしでキャンセルできます。それ以降、払い戻しはありませんが、サブスクリプションをいつでもキャンセルできます。返金ポリシーをすべて表示します

  • はい。受講料の支払いが難しい受講生に、Coursera(コーセラ)は学資援助を提供しています。左側の[登録]ボタンの下にある[学資援助]のリンクをクリックして申請してください。申請書の入力を促すメッセージが表示され、承認されると通知が届きます。キャップストーンプロジェクトを含む専門講座の各コースでこのステップを完了する必要があります。詳細

  • このコースでは大学の単位は付与されませんが、一部の大学ではコース修了証を単位として承認する場合があります。詳細については、大学にお問い合わせください。Coursera(コーセラ)のオンライン学位および Mastertrack™証明書は、大学の単位を取得する機会を提供します。

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。