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。

中級レベル

約18時間で修了

推奨:7 hours/week...

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

  • 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

100%オンライン

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中級レベル

約18時間で修了

推奨:7 hours/week...

英語

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このCourseを受講している学習者は

  • Risk Managers
  • Data Scientists
  • Data Analysts
  • Process Analysts
  • Business Analysts

シラバス - 本コースの学習内容

1
3時間で修了

Week 1

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
3時間で修了

Week 2

8件のビデオ (合計45分), 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
3
3時間で修了

Week 3

6件のビデオ (合計35分), 1 quiz
6件のビデオ
Pandas Idioms6 分
Group by6 分
Scales7 分
Pivot Tables2 分
Date Functionality5 分
4
6時間で修了

Week 4

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
4.5
2959件のレビューChevron Right

33%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

34%

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

Introduction to Data Science in Python からの人気レビュー

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....

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

  • 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。