Dieser Kurs führt den Lernenden in die Grundlagen der Python-Programmierumgebung ein, einschließlich grundlegender Python-Programmiertechniken wie Lambdas, das Lesen und Bearbeiten von CSV-Dateien und die Numpy-Bibliothek. Der Kurs führt in Techniken zur Datenmanipulation und -bereinigung unter Verwendung der beliebten Python-Bibliothek pandas data science ein und stellt die Abstraktion von Series und DataFrame als zentrale Datenstrukturen für die Datenanalyse vor. Außerdem werden Übungen zur effektiven Verwendung von Funktionen wie groupby, merge und Pivot-Tabellen angeboten. Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein, tabellarische Daten zu übernehmen, zu bereinigen, zu manipulieren und grundlegende inferenzstatistische Analysen durchzuführen.
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Einführung in die Datenverarbeitung mit Python
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Angewandte Datenwissenschaft mit Python
Dozent: Christopher Brooks
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enthalten
(27,191 Bewertungen)
Was Sie lernen werden
Techniken wie Lambdas und die Bearbeitung von csv-Dateien verstehen
Beschreiben Sie gängige Python-Funktionen und -Features, die für Data Science verwendet werden
Abfrage von DataFrame-Strukturen zur Bereinigung und Verarbeitung
Erklären Sie Verteilungen, Stichproben und t-Tests
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Statistische Analyse
- Kategorie: NumPy
- Kategorie: Jupyter
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: Pivot-Tabellen und Diagramme
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Daten bereinigen
- Kategorie: Datenverarbeitung
- Kategorie: Wahrscheinlichkeit & Statistik
- Kategorie: Grundsätze der Programmierung
- Kategorie: Pandas (Python-Paket)
- Kategorie: Daten importieren/exportieren
- Kategorie: Datenmanipulation
Wichtige Details
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4 Aufgaben
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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 4 Module
In dieser Woche erhalten Sie eine Einführung in den Bereich der Datenwissenschaft, lernen gängige Python-Funktionen und Features kennen, die Datenwissenschaftler verwenden, und werden in das Coursera Jupyter Notebook für die Vorlesungen eingeführt. Alle Kursinformationen zu Einstufung, Voraussetzungen und Erwartungen finden Sie auf dem Kursplan. Weitere Informationen zu den Jupyter Notebooks finden Sie auf unserer Seite Kursressourcen.
Das ist alles enthalten
12 Videos6 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe2 Unbewertete Labore1 Plug-in
In dieser Kurswoche lernen Sie die Grundlagen eines der wichtigsten Toolkits, die Python für die Datenbereinigung und -verarbeitung bietet - Pandas. Sie lernen, wie man Daten in DataFrame-Strukturen einliest, wie man diese Strukturen abfragt und welche Details über solche Strukturen indiziert werden.
Das ist alles enthalten
9 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 Programmieraufgabe1 Unbewertetes Labor
In dieser Woche werden Sie Ihr Verständnis der Python-Pandas-Bibliothek vertiefen, indem Sie lernen, wie man DataFrames zusammenführt, Übersichtstabellen erstellt, Daten in logische Teile gruppiert und Daten manipuliert. Wir werden auch Ihr Verständnis für die Skalierung von Daten auffrischen und Probleme bei der Erstellung von Metriken für die Analyse diskutieren. Die Woche endet mit einer größeren Programmieraufgabe.
Das ist alles enthalten
6 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 Programmieraufgabe1 Unbewertetes Labor
In dieser Kurswoche werden Sie in eine Reihe von statistischen Techniken wie Verteilungen, Stichproben und t-Tests eingeführt. Die Woche endet mit zwei Diskussionen über die Wissenschaft und den Aufstieg des vierten Paradigmas - der datengesteuerten Entdeckung.
Das ist alles enthalten
2 Videos6 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe1 Unbewertetes Labor
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Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 18. Juni 2018
I thought this was course was good, and was fairly challenging for an online-only course. I thought the lectures could have been a little longer to ensure proper coverage of materials and functions.
Geprüft am 27. Juli 2020
Quizzes were very challenging and interesting. I learned alot. The main drawback in this course is that the materials are insufficient to answer the assignments.And some questions were not so clear.
Geprüft am 25. Aug. 2017
The course is good but the oral explanations are at times very tiresome. A more constructive approach in which the explanations are followed by step-by-step examples whould be far better.Best regards
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