Acerca de este Curso

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本课程 (Please click https://www.coursera.org/learn/python-data-processing for English version) 主要面向非计算机专业学生，从Python基本语法开始，到Python中如何从本地和网络上进行数据获取，如何解析和表示数据，再到如何利用Python开源生态系统SciPy对数据进行基础和高级的统计分析及可视化，包括数据探索和预处理的具体方法，到最后如何设计一个简单的GUI界面来表示和处理数据，层层推进。
整个课程以财经数据为基础，通过构建一个个喜闻乐见的案例，让大家可以以更直观的方式领略Python的简洁、优雅和健壮，同时探讨Python除了在商业领域之外在文学、社会学和新闻等人文社科类领域以及在数学和生物等理工类领域同样拥有便捷高效的数据处理能力，并可以触类旁通将其灵活应用于各专业中。

近期（2019年11月6日已更新完毕）本课程进行了全面改版，新版主要在以下几个方面做了改变：
1. 丰富了Python基础的案例实际操作和讲解；
2. 增加和扩展了如NumPy包的矢量运算和广播思想及常见应用，数据探索与预处理的多个环节，基于pandas的数据分析及数据挖掘案例等。
有些是直接在原视频上修改，有些是以拓展视频的方式呈现，特别是新录制的视频因为想说的内容很多所以时长较长，很多都超过了20分钟，小伙伴们学习时可能会比较辛苦，加油加油！

Fechas límite flexibles

Restablece las fechas límite en función de tus horarios.

Certificado para compartir

Obtén un certificado al finalizar

100 % en línea

Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.

Aprox. 27 horas para completar

Chino (simplificado)

Habilidades que obtendrás

Data Analysis
Python Programming
Numpy
Pandas

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Aprox. 27 horas para completar

Chino (simplificado)

Instructor

Calificación del instructor

4,69/5 (63 calificaciones)

ZHANG Li

associate professor

Department of Computer Science

167.508 alumnos

2 cursos

Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenido92%(8,109 calificaciones)

Semana

1

Semana 1

24 minutos para completar

欢迎学习《用Python玩转数据》Welcome

欢迎你学习《用Python玩转数据》( (Please click https://www.coursera.org/learn/python-data-processing for English version))这门课程，本课程将尽量用非计算机专业的小伙伴们能听得懂的方式来讲述如何利用Python这种简单易学的程序设计语言方便快捷地获取数据、表示数据、分析数据和展示数据，基于科学计算与数据分析的SciPy库和与网络爬虫相关的Requests、Beautiful Soup库等，通过多个案例让大家轻松愉快地学会用Python玩转各领域数据。相信《用Python玩转数据》是一门可以让你不再害怕数据处理的计算机程序设计课，大壮老师期待你的加入！

24 minutos para completar

1 video (Total 4 minutos), 2 lecturas

8 horas para completar

Python基础Basics of Python

8 horas para completar

16 videos (Total 170 minutos), 4 lecturas, 3 cuestionarios

16 videos

1 Python简介5m

2 第一个Python程序16m

3 Python语法基础15m

4 Python数据类型9m

5 Python基本运算10m

6 Python的函数、模块和包8m

1.1补充 Python环境搭建4m

1 条件12m

2 range函数5m

3 循环15m

4 循环中的break，continue和else11m

5 自定义函数14m

6 递归11m

7 变量作用域4m

补充1：标准库函数14m

补充2：异常10m

4 lecturas

1.1 参考资料10m

1.1 将Python和pip加入环境变量中的方法10m

1.1 编程小练习（不计分）10m

1.2 控制结构和函数编程练习（8题，不计分）10m

2 ejercicios de práctica

走近Python quiz30m

Python面面观 quiz30m

Semana

2

Semana 2

4 horas para completar

数据获取与表示Data Acquisition and Presentation

4 horas para completar

10 videos (Total 139 minutos), 5 lecturas, 1 cuestionario

10 videos

1 本地数据获取22m

2 网络数据获取20m

2.1.1拓展视频1 正则表达式简介16m

2.2.1拓展视频2 动态网页数据爬取小例5m

1 序列8m

2 字符串17m

3 列表14m

4 元组7m

2.2.2拓展视频1 输入输出&函数式编程入门15m

2.2.2拓展视频2 可变可迭代对象修改问题解释9m

5 lecturas

2.1.2 迷你爬虫编程小练习(不计分)10m

2.1.2进阶：爬虫项目实践(不计分, 2020年10月17日更新)10m

2.2.4序列类型的函数/方法使用小练习10m

2.2.3 序列与文件编程练习(7题，不计分)10m

2.2 序列运算、操作、函数/方法简介10m

1 ejercicio de práctica

数据获取与表示 quiz30m

Semana

3

Semana 3

3 horas para completar

强大的数据结构和Python扩展库Powerful Data Structures and Python Extension Libraries

欢迎来到”强大的数据结构和Python扩展库”！现在有没有觉得自己离可以用Python玩转数据又进了一步，学完本模块，大家将会掌握Python中高级的数据结构字典和集合，在某些应用中使用它们会非常方便，特别的，大家还会领略到Python最著名使用最广泛的科学计算包SciPy中ndarray、Series和DataFrame这些简洁高效的数据结构的魅力。

3 horas para completar

9 videos (Total 109 minutos), 5 lecturas, 1 cuestionario

9 videos

1 为什么需要字典13m

2 字典的使用15m

3 集合11m

3.1.1拓展视频：字典和集合编程示例介绍12m

1 扩展库SciPy6m

2 ndarray18m

3 变长字典Series7m

4 DataFrame8m

3.2.1拓展视频：NumPy常见应用选讲16m

5 lecturas

3.1 编程练习(不计分)10m

3.1 字典经典应用编程小例10m

来听大壮老师聊一聊Python化编程(2022.1)10m

3.2 参考资料SciPy url10m

3.2 创建DataFrame编程小练习(不计分)10m

1 ejercicio de práctica

强大的数据结构和Python扩展库 quiz30m

Semana

4

Semana 4

10 horas para completar

Python数据统计与挖掘Python Data Statistics and Mining

欢迎小伙伴们来到"Python数据统计与挖掘"模块的学习！本模块将从数据处理的整个过程展现Python在数据处理和分析上独特的优势，将用很多耳熟能详喜闻乐见的案例让大家领略并掌握方法和特点，学完本模块，你可以从一堆数据中快速有效地挖掘出你想要的或者你期待的又或者是未知的结果，也可以将这些数据用各类图像来表示。另外，Python中各种第三方包的数据统计方式就如开了外挂一样强大到让你咋舌，但却是普通人也可以理解并拥有的。

10 horas para completar

12 videos (Total 222 minutos), 12 lecturas, 3 cuestionarios

12 videos

1 便捷数据获取18m

2 Python绘图基础23m

3 数据探索与预处理之数据清洗20m

4 数据预处理之数据变换22m

5 数据预处理之数据规约18m

1 数据探索之基本数据特征分析24m

2 基于pandas的数据统计与分析27m

3 聚类分析14m

4 Python的理工类应用7m

5 Python的人文社科类应用7m

4.2.2 拓展视频基于pandas的男女电影评分分析17m

4.2.3拓展视频基于随机森林的红酒品质分类21m

12 lecturas

4.1 参考资料10m

4.1.1 代码参考10m

4.1.2&4.1.3 用箱形图分析成绩数据练习10m

4.1 财经数据接口TuShare研究和数据处理分析小项目10m

4.1 数据集获取：数据预处理常用数据集titanic数据集获取10m

4.2 代码参考10m

4.2.2 扩展：pandas与mysql数据库交互入门10m

4.2.3 K-means算法介绍和K值探讨10m

4.2.3扩展： Scikit-learn经典机器学习经典入门项目开发10m

4.2.4扩展： WAV音频处理入门研究10m

4.2.5 继续了解NLTK10m

4.2 项目—线性回归分析入门之波士顿房价预测10m

2 ejercicios de práctica

Python便捷数据获取与预处理 quiz30m

Python数据统计挖掘与应用 quiz20m

Reseñas

4.7

406 reseña

5 stars
73,20 %
4 stars
21,64 %
3 stars
3,71 %
2 stars
0,84 %
1 star
0,58 %

Principales reseñas sobre 用PYTHON玩转数据 DATA PROCESSING USING PYTHON

por WD28 de may. de 2017

It is a good course. Starting from the very basic part, the course is suitable for beginner. Those methods that are introduced in the course are all useful, without redundant part.

por KC7 de dic. de 2015

The teacher use a very Kind manner to communicate with us!

Very appreciated that!

por D18 de oct. de 2017

从基础讲起，到各种方向。最好的是，从很多方面介绍了python的用处很适合初学者来此寻找方向！

Start from the basics and go in all directions.Best of all, in many ways, the use of python is well suited for beginners to find directions!

por LL17 de dic. de 2015

老师五星好评，风趣接地气，课程内容入门也足够。推荐该课程

稍有不足的部分是数据处理分析统计绘图部分，概念内容很多，现阶段课程看着有些吃力(完成课程需要经常上网搜索)

可能的话希望清晰结构，各个有所展开。

谢谢大壮老师

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Preguntas Frecuentes

¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
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¿Hay ayuda económica disponible?
Sí. En ciertos programas de aprendizaje, puedes postularte para recibir ayuda económica o una beca en caso de no poder costear los gastos de la tarifa de inscripción. Si hay ayuda económica o becas disponibles para tu selección de programa de aprendizaje, verás un enlace para postularte en la página de descripción.

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用Python玩转数据 Data Processing Using Python