Introdução à ciência de dados em Python

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Introdução à ciência de dados em Python

Descrição

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Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Certificado compartilhável
Ganhe um certificado após a conclusão
100% online
Comece instantaneamente e aprenda em sua própria programação.
Curso 1 de 5 no
Ciência de dados aplicada com especialização em Python
Nível intermediário
Aproximadamente. 31 horas para concluir
Inglês
Legendas: árabe, francês, português (europeu), italiano, português (brasileiro), vietnamita, coreano, alemão, russo, inglês, espanhol

Christopher Brooks
Professor assistente
Escola de Informationsyllabus – O que você aprenderá com este curso
Fundamentos da manipulação de dados com Python
Nesta semana, você receberá uma introdução ao campo da ciência de dados, revisará a funcionalidade e os recursos comuns do Python que os cientistas de dados usam e serão introduzidos no Coursera Jupyter Notebook para as palestras. Todas as informações do curso sobre classificação, pré -requisitos e expectativas estão no plano de estudos do curso, e você pode encontrar mais informações sobre os notebooks Jupyter em nossa página de recursos do curso.
Processamento básico de dados com pandas
Nesta semana do curso, você aprenderá os fundamentos de um dos kits de ferramentas mais importantes que Python tem para limpeza e processamento de dados – os pandas. Você aprenderá a ler dados em estruturas de dados, como consultar essas estruturas e os detalhes sobre essas estruturas são indexados.
Mais processamento de dados com pandas
Nesta semana, você aprofundará sua compreensão da biblioteca Python Pandas, aprendendo a mesclar dados de dados, gerar tabelas de resumo, agrupar dados em peças lógicas e manipular datas. Também atualizaremos sua compreensão das escalas de dados e discutiremos questões com a criação de métricas para análise. A semana termina com uma atribuição de programação mais significativa.
Respondendo a perguntas com dados confusos
Nesta semana do curso, você será apresentado a uma variedade de técnicas estatísticas, tais distribuições, amostragem e testes T. A semana termina com duas discussões sobre a ciência e a ascensão do quarto paradigma – descoberta orientada a dados.

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