파이썬의 데이터 과학 소개
이 과정에서는 학습자에게 람다, csv 파일 읽기 및 조작, numpy 라이브러리와 같은 기본적인 파이썬 프로그래밍 기술을 포함하여 파이썬 프로그래밍 환경의 기본 사항을 소개합니다. 이 과정에서는 인기 있는 python pandas 데이터 과학 라이브러리를 사용하여 데이터 조작 및 정리 기술을 소개하고 데이터 분석을 위한 중심 데이터 구조로 Series 및 DataFrame의 추상화를 소개하고 groupby, merge 및 pivot 테이블 같은 함수를 효과적으로 사용하는 방법에 대한 튜토리얼을 제공합니다. 이 과정이 끝나면 학생들은 표 형식의 데이터를 가져와 정리하고 조작하고 기본 추론 통계 분석을 실행할 수 있습니다. 이 과정은 다른 ‘파이썬을 사용한 응용 데이터 과학’ 과정보다 먼저 수강해야 합니다. 파이썬의 응용 플로팅, 차트 및 데이터 표현, 파이썬의 응용 머신 러닝, 파이썬의 응용 텍스트 마이닝, 파이썬의 응용 소셜 네트워크 분석.
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이 과정에서는 학습자에게 람다, csv 파일 읽기 및 조작, numpy 라이브러리와 같은 기본적인 파이썬 프로그래밍 기술을 포함하여 파이썬 프로그래밍 환경의 기본 사항을 소개합니다. 이 과정에서는 인기 있는 python pandas 데이터 과학 라이브러리를 사용하여 데이터 조작 및 정리 기술을 소개하고 데이터 분석을 위한 중심 데이터 구조로 Series 및 DataFrame의 추상화를 소개하고 groupby, merge 및 pivot 테이블 같은 함수를 효과적으로 사용하는 방법에 대한 튜토리얼을 제공합니다. 이 과정이 끝나면 학생들은 표 형식의 데이터를 가져와 정리하고 조작하고 기본 추론 통계 분석을 실행할 수 있습니다. 이 과정은 다른 ‘파이썬을 사용한 응용 데이터 과학’ 과정보다 먼저 수강해야 합니다. 파이썬의 응용 플로팅, 차트 및 데이터 표현, 파이썬의 응용 머신 러닝, 파이썬의 응용 텍스트 마이닝, 파이썬의 응용 소셜 네트워크 분석.الوحدات
과정 소개
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10
Videos
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6
Readings
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1
Lab
1
Labs
- 개인 Jupyter Notebook 작업 공간
10
Videos
- 전문화 소개
- 과정 소개
- Coursera Jupyter Notebook 시스템
- 파이썬 함수
- 파이썬 유형 및 시퀀스
- 파이썬 문자열에 대한 추가 정보
- 파이썬 데모: CSV 파일 읽기 및 쓰기
- 파이썬 날짜 및 시간
- 고급 파이썬 객체, map()
- 고급 파이썬 람다 및 목록 이해
6
Readings
- 강의 계획서
- 청강 학습자를 위한 알림: 과제 제출
- 귀하에 대한 자세한 정보를 알려주세요!
- 1주차 교과서 읽기 과제(선택 사항)
- 데이터 과학 50년, David Donoho(선택 사항)
- 강의 계획서
데이터 조작의 기초
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2
Videos
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1
Readings
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1
Plugin
2
Videos
- 수치 파이썬 라이브러리(NumPy)
- 정규 표현식으로 텍스트 조작하기
1
Readings
- 정규식 연산 문서
1주차 - 과제
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1
Programming
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1
Assignment
- 과제 1
1
Assignment
- 퀴즈 1
Pandas 및 Series 데이터 소개
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3
Videos
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1
Readings
3
Videos
- pandas 소개
- 시리즈 데이터 구조
- 시리즈 쿼리
1
Readings
- 2주차 읽기 과제(선택 사항)
DataFrame
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6
Videos
6
Videos
- DataFrame 데이터 구조
- DataFrame 인덱싱 및 로드
- DataFrame 쿼리
- DataFrame 인덱싱
- 결측값
- 예시: DataFrame 조작
2주차 - 과제
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1
Programming
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1
Assignment
- 과제 2
1
Assignment
- 퀴즈 2
pandas로 더 많은 데이터 처리
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6
Videos
-
1
Readings
6
Videos
- Dataframe 병합
- Pandas 관용구
- 그룹화 기준
- Scales
- 피벗 테이블
- 날짜/시간 기능
1
Readings
- 3주차 읽기 과제(선택 사항)
3주차 - 과제
-
1
Programming
-
1
Assignment
- 과제 3
1
Assignment
- 퀴즈 3
데이터 조작을 넘어
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2
Videos
-
3
Readings
2
Videos
- 기본 통계 테스트
- 다른 형태의 구조화된 데이터
3
Readings
- 과학은 깨지지 않았다: p-hacking
- Goodhart의 법칙(선택 사항)
- 당신이 알아야 할 5가지 그래프 알고리즘
4주차 - 과제
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2
Readings
-
1
Programming
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1
Assignment
- 과제 4
1
Assignment
- 최종 퀴즈
2
Readings
- 과정 후 설문조사
- Michigan Online으로 계속 학습하세요!
Auto Summary
Discover the essentials of Python programming in the domain of Data Science & AI with this introductory course. Led by Coursera, you'll learn to manipulate csv files, use numpy, and master pandas for data manipulation and cleaning. Understand Series and DataFrame abstractions, and effectively employ functions like groupby, merge, and pivot tables. Perfect for professionals, this course is a prerequisite for advanced topics like plotting, machine learning, text mining, and social network analysis using Python. Available with a Starter subscription.
Christopher Brooks