Acerca de este Curso

1,276,964 vistas recientes

Resultados profesionales del estudiante

33%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos

35%

consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso

10%

consiguió un aumento de sueldo o ascenso
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Nivel intermedio
Aprox. 31 horas para completar
Inglés (English)

Qué aprenderás

  • 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

Habilidades que obtendrás

Python ProgrammingNumpyPandasData Cleansing

Resultados profesionales del estudiante

33%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos

35%

consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso

10%

consiguió un aumento de sueldo o ascenso
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Nivel intermedio
Aprox. 31 horas para completar
Inglés (English)

Instructor

ofrecido por

Placeholder

Universidad de Míchigan

Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenidoThumbs Up92%(57,423 calificaciones)Info
Semana
1

Semana 1

12 horas para completar

Fundamentals of Data Manipulation with Python

12 horas para completar
12 videos (Total 111 minutos), 7 lecturas, 2 cuestionarios
12 videos
Introduction to the Course4m
The Coursera Jupyter Notebook System8m
Python Functions8m
Python Types and Sequences8m
Python More on Strings3m
Python Demonstration: Reading and Writing CSV files3m
Python Dates and Times2m
Advanced Python Objects, map()5m
Advanced Python Lambda and List Comprehensions2m
Numerical Python Library (NumPy)32m
Manipulating Text with Regular Expression27m
7 lecturas
Syllabus10m
Notice for Auditing Learners: Assignment Submission10m
Help Us Learn More About You!10m
Week 1 Textbook Reading Assignment2h
50 years of Data Science, David Donoho (Optional)1h 30m
Regular Expression Operations documentation1h
Regular Expressions Debugging10m
Semana
2

Semana 2

6 horas para completar

Basic Data Processing with Pandas

6 horas para completar
9 videos (Total 89 minutos), 1 lectura, 2 cuestionarios
9 videos
The Series Data Structure10m
Querying a Series15m
DataFrame Data Structure12m
DataFrame Indexing and Loading8m
Querying a DataFrame9m
Indexing Dataframes8m
Missing Values11m
Example: Manipulating DataFrame8m
1 lectura
Week 2 Reading Assignments1h
Semana
3

Semana 3

7 horas para completar

More Data Processing with Pandas

7 horas para completar
6 videos (Total 84 minutos), 1 lectura, 2 cuestionarios
6 videos
Pandas Idioms15m
Group by19m
Scales10m
Pivot Table9m
Date/Time Functionality12m
1 lectura
Week 3 Reading Assignments2h
Semana
4

Semana 4

5 horas para completar

Answering Questions with Messy Data

5 horas para completar
2 videos (Total 20 minutos), 4 lecturas, 2 cuestionarios
2 videos
Other Forms of Structured Data6m
4 lecturas
Science Isn't Broken: p-hacking45m
Goodhart's Law (Optional)30m
The 5 Graph Algorithms that you should know10m
Post-course Survey10m
1 ejercicio de práctica
Final Quiz30m

Reseñas

Principales reseñas sobre INTRODUCTION TO DATA SCIENCE IN PYTHON

Ver todas las reseñas

Acerca de Programa especializado: Ciencias de los Datos Aplicada con Python

Ciencias de los Datos Aplicada con Python

Preguntas Frecuentes

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.