파이썬의 데이터 과학 소개

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파이썬의 데이터 과학 소개

Instructor: Christopher Brooks

Included with Learn more

4 modules

Gain insight into a topic and learn the fundamentals.

Intermediate level

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3 weeks to complete

at 10 hours a week

Flexible schedule

Learn at your own pace

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What you'll learn

람다 및 csv 파일 조작과 같은 기술 이해
데이터 과학에 사용되는 일반적인 파이썬 기능 및 특징 설명
정리 및 처리를 위한 DataFrame 구조 쿼리
분포, 샘플링 및 t-검정 설명

Skills you'll gain

Tools you'll learn

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4 assignments

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There are 4 modules in this course

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.

이번 주에는 데이터 과학 분야를 소개하고, 데이터 과학자가 사용하는 일반적인 파이썬 기능 및 특징을 검토하고, 강의를 위해 Coursera Jupyter Notebook을 소개합니다. 채점, 전제 조건 및 기대치에 대한 모든 코스 정보는 강의 계획서에 있으며 과정 리소스 페이지에서 Jupyter Notebook에 대한 자세한 정보를 찾을 수 있습니다.

What's included

12 videos7 readings1 assignment1 programming assignment1 ungraded lab1 plugin

12 videosTotal 111 minutes

전문화 소개4 minutes
과정 소개5 minutes
Coursera Jupyter Notebook 시스템8 minutes
파이썬 함수8 minutes
파이썬 유형 및 시퀀스9 minutes
파이썬 문자열에 대한 추가 정보3 minutes
파이썬 데모: CSV 파일 읽기 및 쓰기4 minutes
파이썬 날짜 및 시간2 minutes
고급 파이썬 객체, map()6 minutes
고급 파이썬 람다 및 목록 이해3 minutes
수치 파이썬 라이브러리(NumPy)32 minutes
정규 표현식으로 텍스트 조작하기27 minutes

7 readingsTotal 310 minutes

강의 계획서10 minutes
청강 학습자를 위한 알림: 과제 제출10 minutes
귀하에 대한 자세한 정보를 알려주세요!10 minutes
1주차 교과서 읽기 과제(선택 사항)120 minutes
데이터 과학 50년, David Donoho(선택 사항)90 minutes
강의 계획서10 minutes
정규식 연산 문서60 minutes

1 assignmentTotal 30 minutes

퀴즈 130 minutes

1 programming assignmentTotal 180 minutes

과제 1180 minutes

1 ungraded labTotal 60 minutes

개인 Jupyter Notebook 작업 공간60 minutes

1 pluginTotal 60 minutes

정규식 연습 세션 (English Only)60 minutes

이번 주 과정에서는 파이썬이 데이터 정리 및 처리를 위해 가지고 있는 가장 중요한 툴킷 중 하나인 pandas의 기초를 배우게 됩니다. DataFrame 구조로 데이터를 읽는 방법, 이러한 구조를 쿼리하는 방법, 이러한 구조에 대한 세부 정보가 인덱싱되는 방법을 배우게 됩니다.

What's included

9 videos1 reading1 assignment1 programming assignment

9 videosTotal 89 minutes

pandas 소개3 minutes
시리즈 데이터 구조10 minutes
시리즈 쿼리16 minutes
DataFrame 데이터 구조13 minutes
DataFrame 인덱싱 및 로드9 minutes
DataFrame 쿼리10 minutes
DataFrame 인덱싱8 minutes
결측값11 minutes
예시: DataFrame 조작9 minutes

1 readingTotal 60 minutes

2주차 읽기 과제(선택 사항)60 minutes

1 assignmentTotal 30 minutes

퀴즈 230 minutes

1 programming assignmentTotal 180 minutes

과제 2180 minutes

이번 주에는 DataFrame을 병합하고, 요약 테이블을 생성하고, 데이터를 논리적 조각으로 그룹화하고, 날짜를 조작하는 방법을 학습하여 python pandas 라이브러리에 대한 이해를 심화할 것입니다. 또한 데이터 규모에 대한 이해를 새롭게 하고 분석을 위한 메트릭 생성과 관련된 문제에 대해 논의합니다. 일주일은 더 중요한 프로그래밍 과제로 끝납니다.

What's included

6 videos1 reading1 assignment1 programming assignment

이번 주 과정에서는 분포, 샘플링 및 t-검정과 같은 다양한 통계 기법을 소개합니다. 한 주가 과학에 대한 두 가지 토론과 네 번째 패러다임인 데이터 기반 발견의 부상으로 마무리됩니다.

What's included

2 videos5 readings1 assignment1 programming assignment

2 videosTotal 20 minutes

기본 통계 테스트14 minutes
다른 형태의 구조화된 데이터6 minutes

5 readingsTotal 105 minutes

과학은 깨지지 않았다: p-hacking45 minutes
Goodhart의 법칙(선택 사항)30 minutes
당신이 알아야 할 5가지 그래프 알고리즘10 minutes
과정 후 설문조사10 minutes
Michigan Online으로 계속 학습하세요!10 minutes

1 assignmentTotal 30 minutes

최종 퀴즈30 minutes

1 programming assignmentTotal 180 minutes

과제 4180 minutes

Instructor

Christopher Brooks

15 Courses977,204 learners

Offered by

University of Michigan

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Learner since 2018

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