Acerca de este Curso
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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. 18 horas para completar

Sugerido: 7 hours/week...

Inglés (English)

Subtítulos: Chino (tradicional), Portugués (de Brasil), Vietnamita, Coreano, Inglés (English), Hebreo...

Qué aprenderás

  • 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

Habilidades que obtendrás

Python ProgrammingNumpyPandasData Cleansing

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. 18 horas para completar

Sugerido: 7 hours/week...

Inglés (English)

Subtítulos: Chino (tradicional), Portugués (de Brasil), Vietnamita, Coreano, Inglés (English), Hebreo...

Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana
1
3 horas para completar

Week 1

11 videos (Total 58 minutos), 4 lecturas, 1 cuestionario
11 videos
Data Science7m
The Coursera Jupyter Notebook System3m
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
Advanced Python Demonstration: The Numerical Python Library (NumPy)7m
4 lecturas
Syllabus10m
Help us learn more about you!10m
50 years of Data Science, David Donoho (optional)1h 30m
Notice for Auditing Learners: Assignment Submission10m
1 ejercicio de práctica
Week One Quiz12m
Semana
2
3 horas para completar

Week 2

8 videos (Total 45 minutos), 2 cuestionarios
8 videos
The Series Data Structure4m
Querying a Series8m
The DataFrame Data Structure7m
DataFrame Indexing and Loading5m
Querying a DataFrame5m
Indexing Dataframes5m
Missing Values4m
Semana
3
3 horas para completar

Week 3

6 videos (Total 35 minutos), 1 cuestionario
6 videos
Pandas Idioms6m
Group by6m
Scales7m
Pivot Tables2m
Date Functionality5m
Semana
4
6 horas para completar

Week 4

4 videos (Total 25 minutos), 1 lectura, 2 cuestionarios
4 videos
Distributions4m
More Distributions8m
Hypothesis Testing in Python10m
1 lectura
Post-course Survey10m
4.5
2884 revisionesChevron Right

32%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos

33%

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

Principales revisiones sobre Introduction to Data Science in Python

por AVJan 1st 2017

To be an introductory course I struggled a lot, is a very practical course, and the assignements encourage you to learn more. This is the best technical course I have taken. Lo recomiendo ampliamente

por 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!

Acerca de Universidad de Míchigan

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....

Acerca de Programa especializado Ciencias de los Datos Aplicada con Python

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....
Ciencias de los Datos Aplicada con Python

Preguntas Frecuentes

  • Una vez que te inscribes para obtener un Certificado, tendrás acceso a todos los videos, cuestionarios y tareas de programación (si corresponde). Las tareas calificadas por compañeros solo pueden enviarse y revisarse una vez que haya comenzado tu sesión. Si eliges explorar el curso sin comprarlo, es posible que no puedas acceder a determinadas tareas.

  • Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos que forman parte del Programa especializado y te darán un Certificado cuando completes el trabajo. Se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes auditar el curso sin costo.

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