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Questo corso introdurrà lo studente alle basi dell'ambiente di programmazione Python, comprese le tecniche di programmazione Python fondamentali come lambda, lettura e manipolazione di file CSV e la libreria numpy. Il corso introdurrà le tecniche di manipolazione e pulizia dei dati utilizzando la popolare libreria di data science Python Pandas e introdurrà l'astrazione di serie e DataFrame come strutture di dati di base per l'analisi dei dati, insieme a tutorial su come utilizzare funzionalità come
Questo corso introdurrà lo studente alle basi dell'ambiente di programmazione Python, comprese le tecniche di programmazione Python fondamentali come lambda, lettura e manipolazione di file CSV e la libreria numpy.
Il corso introdurrà le tecniche di manipolazione e pulizia dei dati utilizzando la popolare libreria di data science Python Pandas e introdurrà l'astrazione di serie e DataFrame come strutture di dati di base per l'analisi dei dati, insieme a tutorial su come utilizzare funzioni come groupby. , unire e ruotare le tabelle in modo efficiente.
Entro la fine di questo corso, gli studenti saranno in grado di prendere dati tabulari, pulirli, manipolarli ed eseguire analisi statistiche inferenziali di base.
Questo corso dovrebbe essere seguito prima di qualsiasi altro corso di Applied Data Science con Python: Applied Data Plotting, Graphing, and Representation in Python,
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In questa settimana, riceverai un'introduzione al campo della scienza dei dati, esaminerai le funzioni e le caratteristiche comuni di Python utilizzate dai data scientist e imparerai a conoscere il taccuino Jupyter di Coursera per le lezioni. Tutte le informazioni sul corso sulla valutazione, i prerequisiti e le aspettative sono nel programma del corso e ulteriori informazioni sui taccuini Jupyter sono disponibili nella nostra pagina Risorse del corso.
In questa settimana del corso imparerai le basi di uno dei set di strumenti più importanti di Python per la pulizia e l'elaborazione dei dati: i panda. Imparerai come leggere i dati nelle strutture DataFrame, come interrogare queste strutture e come indicizzare i dettagli su tali strutture.
In questa settimana approfondirai la tua comprensione della libreria Python Pandas imparando come unire DataFrames, generare tabelle di riepilogo, raggruppare i dati in parti logiche e manipolare le date. Aggiorneremo anche la tua comprensione delle scale di dati e discuteremo i problemi con la creazione di metriche per l'analisi. La settimana si conclude con un incarico di programmazione più significativo.
In questa settimana del corso, ti verrà presentata una varietà di tecniche statistiche come distribuzioni, campionamento e t-test. La settimana si conclude con due discussioni sulla scienza e l'ascesa del quarto paradigma: la scoperta guidata dai dati.
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La missione dell'Università del Michigan è servire il popolo del Michigan e del mondo attraverso la preminenza nella creazione, comunicazione, conservazione e applicazione della conoscenza, dell'arte e dei valori accademici e nello sviluppo di leader e cittadini che sfideranno il presente e arricchire il futuro. .
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