このコースについて
4.5
8,826件の評価
2,189件のレビュー
専門講座
100%オンライン

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

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

中級レベル

修了時間

約19時間で修了

推奨:7 hours/week...
利用可能な言語

英語

字幕:英語, 中国語(繁体), ポルトガル語(ブラジル), ベトナム語, 韓国語, ヘブライ語...

学習内容

  • Check

    Describe common Python functionality and features used for data science

  • Check

    Explain distributions, sampling, and t-tests

  • Check

    Query DataFrame structures for cleaning and processing

  • Check

    Understand techniques such as lambdas and manipulating csv files

習得するスキル

Python ProgrammingNumpyPandasData Cleansing
専門講座
100%オンライン

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中級レベル

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約19時間で修了

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英語

字幕:英語, 中国語(繁体), ポルトガル語(ブラジル), ベトナム語, 韓国語, ヘブライ語...

シラバス - 本コースの学習内容

1
修了時間
3時間で修了

Week 1

In this week you'll get an introduction to the field of data science, review common Python functionality and features which data scientists use, and be introduced to the Coursera Jupyter Notebook for the lectures. All of the course information on grading, prerequisites, and expectations are on the course syllabus, and you can find more information about the Jupyter Notebooks on our Course Resources page....
Reading
11 videos (Total 58 min), 4 readings, 1 quiz
Video11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
Reading4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)30 分
Notice for Auditing Learners: Assignment Submission10 分
Quiz1の練習問題
Week One Quiz12 分
2
修了時間
3時間で修了

Week 2

In this week of the course you'll learn the fundamentals of one of the most important toolkits Python has for data cleaning and processing -- pandas. You'll learn how to read in data into DataFrame structures, how to query these structures, and the details about such structures are indexed. The module ends with a programming assignment and a discussion question....
Reading
8 videos (Total 45 min), 2 quizzes
Video8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
3
修了時間
3時間で修了

Week 3

In this week you'll deepen your understanding of the python pandas library by learning how to merge DataFrames, generate summary tables, group data into logical pieces, and manipulate dates. We'll also refresh your understanding of scales of data, and discuss issues with creating metrics for analysis. The week ends with a more significant programming assignment....
Reading
6 videos (Total 35 min), 1 quiz
Video6件のビデオ
Pandas Idioms6 分
Group by6 分
Scales7 分
Pivot Tables2 分
Date Functionality5 分
4
修了時間
6時間で修了

Week 4

In this week of the course you'll be introduced to a variety of statistical techniques such a distributions, sampling and t-tests. The majority of the week will be dedicated to your course project, where you'll engage in a real-world data cleaning activity and provide evidence for (or against!) a given hypothesis. This project is suitable for a data science portfolio, and will test your knowledge of cleaning, merging, manipulating, and test for significance in data. The week ends with two discussions of science and the rise of the fourth paradigm -- data driven discovery....
Reading
4 videos (Total 25 min), 1 reading, 2 quizzes
Video4件のビデオ
Distributions4 分
More Distributions8 分
Hypothesis Testing in Python10 分
Reading1件の学習用教材
Post-course Survey10 分
4.5
2,189件のレビューChevron Right
キャリアの進路

33%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした
キャリアアップ

34%

コースが具体的なキャリアアップにつながった
キャリアの昇進

11%

昇給や昇進につながった

人気のレビュー

by SIMar 16th 2018

overall the good introductory course of python for data science but i feel it should have covered the basics in more details .specially for the ones who do not have any prior programming background .

by AUDec 10th 2017

Wow, this was amazing. Learned a lot (mostly thanks to stack overflow) but the course also opened my eyes to all the possibilities available out there and I feel like i'm only scratching the surface!

ミシガン大学(University of Michigan)について

The mission of the University of Michigan is to serve the people of Michigan and the world through preeminence in creating, communicating, preserving and applying knowledge, art, and academic values, and in developing leaders and citizens who will challenge the present and enrich the future....

Applied Data Science with Pythonの専門講座について

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....
Applied Data Science with Python

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、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。

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。