このコースはIntroduction to Programming with Python and Java専門講座に属します。

4.6
星
291件の評価

Brandon Krakowsky

16,101人がすでに登録済みです

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Master of Computer and Information Technologyの学位の一部
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Introduction to Programming with Python and Java専門講座ペンシルベニア大学（University of Pennsylvania）

このコースについて

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This course provides an introduction to basic data science techniques using Python.  Students are introduced to core concepts like Data Frames and joining data, and learn how to use data analysis libraries like pandas, numpy, and matplotlib.  This course provides an overview of loading, inspecting, and querying real-world data, and how to answer basic questions about that data.  Students will gain skills in data aggregation and summarization, as well as basic data visualization.

柔軟性のある期限

スケジュールに従って期限をリセットします。

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次における4の2コース

Introduction to Programming with Python and Java専門講座

初級レベル

High school or college math.

“Introduction to Python Programming” Coursera course or equivalent prior knowledge of introductory Python.

約17時間で修了

英語

学習内容

Apply basic data science techniques using Python
Understand and apply core concepts like Data Frames and joining data, and use data analysis libraries like pandas, numpy, and matplotlib
Demonstrate how to load, inspect, and query real-world data, and answer basic questions about that data
Analyze data further by applying learned skills in data aggregation and summarization, as well as basic data visualization

習得するスキル

Data Science
Python Libraries
Python Programming
Data Analysis
Data Visualization (DataViz)

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Introduction to Programming with Python and Java専門講座

初級レベル

High school or college math.

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英語

講師

講師の評価

4.45/5 (106 件の評価)

Brandon Krakowsky

Lecturer

School of Engineering and Applied Science

受講者72,111 名

7 コース

提供：

ペンシルベニア大学（University of Pennsylvania）

修士号の取得を目指しましょう

このコースはペンシルベニア大学（University of Pennsylvania）の100%オンラインの Master of Computer and Information Technology の一部です。プログラムのすべてで認定されれば、それらのコースが学位学習に加算されます。

詳細

シラバス - 本コースの学習内容

週

週 1

6時間で修了

Module 1 : Loading, Querying, & Filtering Data Using the csv Module

This first module provides students with an overview of loading, inspecting, and exploring data using Python's simple csv library. To get started, this module includes a brief overview of Jupyter Notebook and a concise review of basic Python, including data structures, loops, and functions. This module showcases to the students an in-depth analysis of data stored in a .csv file, including basic querying, approaches for dealing with data errors, and how to filter and sort data based on a variety of criteria.

6時間で修了

8件のビデオ（合計31分）, 9 学習用教材, 3 個のテスト

8件のビデオ

Course Introduction 53

About the Instructor : Brandon Krakowsky 1 分

Downloading & Installing Jupyter Notebook35

Using Jupyter Notebook3 分

Importing and reading a file using the csv module 3 分

Coding demonstration : Analyzing the 500 Greatest Albums of All Time12 分

Coding demonstration : Catching data errors and sorting7 分

Coding demonstration : Calculating max and min1 分

9件の学習用教材

Course Layout & Syllabus15 分

Tips to succeed in this course10 分

Module 1 Resources (DOWNLOAD RELEVANT CODE AND/OR DATA FILES FOR THIS MODULE HERE)5 分

Review of dictionaries10 分

Review of lists5 分

Review of loops10 分

Review of functions5 分

Lambda with max and min10 分

Homework 1 - Instructions10 分

2の練習問題

Quiz 1 - Loading, Querying, & Filtering Data12 分

Quiz 2 - Catching Errors & Sorting10 分

週

週 2

5時間で修了

Module 2 : Loading, Querying, Joining & Filtering Data Using pandas

In this module, students are introduced to core concepts like the Data Frame and joining data. Students will get experience using pandas, an industry-standard data analysis library, to load and query real-world data and to answer questions about that data. This module demonstrates how to do advanced filtering and indexing, slice subsets of data, restrict data attributes in query results, and do basic computations over the data. Includes how to build a simple recommendation system, and approaches for cleaning data, dealing with missing values, and creating new data.

5時間で修了

14件のビデオ（合計31分）, 5 学習用教材, 4 個のテスト

14件のビデオ

The pandas module 43

Loading data 1 分

Inspecting data 1 分

Querying data 47

Joining data 59

Code Along Exercise : Join data 6 分

Slicing rows 2 分

Querying data using boolean indexing6 分

Code Along Exercise : Dive bar recommendation in Las Vegas 4 分

Computations - sum() 1 分

Computations - mean() 47

Other methods 26

Updating & creating data 43

Code Along Exercise : Add rating column 1 分

5件の学習用教材

Module 2 Resources (DOWNLOAD RELEVANT CODE AND/OR DATA FILES FOR THIS MODULE HERE)5 分

Homework 2 - Instructions10 分

Casting Data5 分

Cleaning data & dealing with missing values3 分

Homework 3 - Instructions10 分

2の練習問題

Quiz 3 - Loading, Inspecting, & Querying Data10 分

Quiz 4 - Joining & Filtering Data10 分

週

週 3

5時間で修了

Module 3 : Summarizing & Visualizing Data

This module takes data analysis a step further by providing an overview of the process of aggregating, summarizing, and visualizing data. Students are introduced to the concept of grouping and indexing data, and how to display results in a pivot table using pandas. This module also demonstrates how to prepare and visualize data using a histogram and scatterplot in Jupyter Notebook. Students will gain skills in data aggregation and summarization, as well as basic data visualization. In addition, students will get experience using data analysis libraries like numpy and matplotlib.

5時間で修了

18件のビデオ（合計22分）, 5 学習用教材, 4 個のテスト

18件のビデオ

Summarizing groups51

The numpy library 48

Pivot tables 29

Using an index 41

Code Along Exercise : Average review count and rating2 分

Aggregate functions2 分

Jupyter notebook magic functions 21

The matplotlib library 27

Histograms 36

Histograms Coding Demonstration : To show distribution of data 28

Histograms Coding Demonstration : Preparing data 1 分

Histograms Coding Demonstration : Setting options for PyPlot 1 分

Histograms Coding Demonstration : Displaying the visualization 3 分

Scatterplots 34

Scatterplots Coding Demonstration : To compare data points on different dimensions12

Scatterplots Coding Demonstration : Preparing data 1 分

Scatterplots Coding Demonstration : Setting options for PyPlot 2 分

Scatterplots Coding Demonstration : Displaying the visualization 1 分

5件の学習用教材

Module 3 Resources (DOWNLOAD RELEVANT CODE AND/OR DATA FILES FOR THIS MODULE HERE)5 分

Homework 4 - Instructions10 分

Bar charts and plotting pivot tables7 分

For reference: Seaborn2 分

Homework 5 - Instructions10 分

2の練習問題

Quiz 5 - Summarizing Data10 分

Quiz 6 - Visualizing Data12 分

レビュー

4.6

79件のレビュー

5 stars
69.75%
4 stars
21.99%
3 stars
5.15%
2 stars
1.37%
1 star
1.71%

DATA ANALYSIS USING PYTHON からの人気レビュー

LHにより2021年5月24日

I'd like for this to be a little more in-depth. I had fun with the data visualisations. However, probably more of manipulating the data would be good.

NGにより2022年7月25日

Amazing course that is needed in real world life. Because every decision in life depends on information. That's why data analysis is amazing course...

JAにより2021年9月6日

Good course, it gives you the basic info to pandas, numpy and matplotlib. It teaches you how to obtain dataframes, join, filter, group, summarize and visualize data. Short course but really worth it.

AMにより2021年2月7日

Videos touching same theme were too short (26 sec, 1 min, etc.) and disruptive. Wish there could be more practices.

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Introduction to Programming with Python and Java専門講座について

This Specialization starts out by teaching basic concepts in Python and ramps up to more complex subjects such as object-oriented programming and data structures in Java. By the time learners complete this series of four courses, they will be able to write fully-functional programs in both Python and Java, two of the most well-known and frequently used programming languages in the world today.

Introduction to Programming with Python and Java is for students and professionals who have minimal or no prior programming exposure. It’s for motivated learners who have experience with rigorous coursework, and are looking to gain a competitive edge in advancing their career. It’s for folks who are thinking about applying to the University of Pennsylvania’s online Master of Computer and Information Technology degree and want to sample some of the lecture videos and content from the first course in the program. We hope this Specialization is for you. Topics in this Specialization include language syntax, style, programming techniques, and coding conventions. Learn about best practices and good code design, code testing and test-driven development, code debugging, code and program documentation, and computational thinking.

よくある質問

いつ講座や課題にアクセスできるようになりますか？
講義と課題へのアクセスは、登録のタイプによって異なります。聴講モードでコースを受講すると、ほとんどのコース教材を無料で見ることができます。採点された課題にアクセスして修了証を取得するには、聴講中または聴講後に、修了証エクスペリエンスを購入する必要があります。聴講オプションが表示されない場合：
コースは聴講オプションを提供していない可能性があります。代わりに無料トライアルをお試しいただくか、学資援助を申請することができます。
コースは、聴講オプションを提供せずに「修了証なしフルコース」オプションを提供する場合があります。このオプションでは、すべてのコース教材が表示され、必須の評価を提出して、最終成績を取得することができます。この場合、修了証エクスペリエンスは購入できません。
この専門講座をサブスクライブすると何を行うことができるようになりますか？
コースに登録する際、専門講座のすべてのコースにアクセスできます。コースの完了時には修了証を取得できます。電子修了証が成果のページに追加され、そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。
学資援助はありますか？
はい。一部の学習プログラムでは、登録料が払えない場合、学資援助や奨学金を申請することができます。学習プログラムの選択において、学資援助や奨学金が利用可能な場合は、説明ページに申請するためのリンクが貼ってあります。
How much math do I need to know to take this course?
The only math that learners will need for this Specialization is arithmetic and basic concepts in logic.
This course was fun. How can I learn more?
If you enjoyed this course, we recommend Courses 1, 3 and 4 in the series!
If you would like to learn the fundamentals of computer science beyond the basics of programming, consider applying to the Master of Computer and Information and Technology (MCIT) at the University of Pennsylvania, an Ivy League computer science master’s program for people without a computer science background. For an on-campus experience, explore here. If you prefer an online setting, apply to MCIT Online. In fact, the lectures in this series are also used in the online degree program! The Specialization certificate will be viewed favorably by the admissions committee, so be sure to mention it when you apply.

さらに質問がある場合は、受講者ヘルプセンターにアクセスしてください。

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