Este curso forma parte de Programa especializado: Introduction to Programming with Python and Java

4.6
estrellas
305 calificaciones

Brandon Krakowsky

17.635 ya inscrito

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Asociado con el título de grado Master of Computer and Information Technology
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Programa especializado: Introduction to Programming with Python and JavaUniversidad de Pensilvania

Acerca de este Curso

55.344 vistas recientes

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.

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Curso 2 de 4 en

Programa especializado: Introduction to Programming with Python and Java

Nivel principiante

High school or college math.

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

Aprox. 16 horas para completar

Inglés (English)

Qué aprenderás

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

Habilidades que obtendrás

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

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Aprox. 16 horas para completar

Inglés (English)

Instructor

Calificación del instructor

4,44/5 (111 calificaciones)

Brandon Krakowsky

Lecturer

School of Engineering and Applied Science

77.769 alumnos

7 cursos

Ofrecido por

Universidad de Pensilvania

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Este curso está relacionado con Master of Computer and Information Technology 100 % en línea de Universidad de Pensilvania. Te proporcionará una vista previa de los temas, materiales e instructores para que puedas decidir si el programa de título de grado totalmente en línea es adecuado para ti.

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Programa - Qué aprenderás en este curso

Semana1

Semana 1

6 horas para completar

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 horas para completar

8 videos (Total 31 minutos), 9 lecturas, 3 cuestionarios

8 videos

Course Introduction 53sAbout the Instructor : Brandon Krakowsky 1mDownloading & Installing Jupyter Notebook35sUsing Jupyter Notebook3mImporting and reading a file using the csv module 3mCoding demonstration : Analyzing the 500 Greatest Albums of All Time12mCoding demonstration : Catching data errors and sorting7mCoding demonstration : Calculating max and min1m

9 lecturas

Course Layout & Syllabus15mTips to succeed in this course10mModule 1 Resources (DOWNLOAD RELEVANT CODE AND/OR DATA FILES FOR THIS MODULE HERE)5mReview of dictionaries10mReview of lists5mReview of loops10mReview of functions5mLambda with max and min10mHomework 1 - Instructions10m

2 ejercicios de práctica

Quiz 1 - Loading, Querying, & Filtering Data12mQuiz 2 - Catching Errors & Sorting10m

Semana2

Semana 2

5 horas para completar

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 horas para completar

14 videos (Total 31 minutos), 5 lecturas, 4 cuestionarios

14 videos

The pandas module 43sLoading data 1mInspecting data 1mQuerying data 47sJoining data 59sCode Along Exercise : Join data 6mSlicing rows 2mQuerying data using boolean indexing6mCode Along Exercise : Dive bar recommendation in Las Vegas 4mComputations - sum() 1mComputations - mean() 47sOther methods 26sUpdating & creating data 43sCode Along Exercise : Add rating column 1m

5 lecturas

Module 2 Resources (DOWNLOAD RELEVANT CODE AND/OR DATA FILES FOR THIS MODULE HERE)5mHomework 2 - Instructions10mCasting Data5mCleaning data & dealing with missing values3mHomework 3 - Instructions10m

2 ejercicios de práctica

Quiz 3 - Loading, Inspecting, & Querying Data10mQuiz 4 - Joining & Filtering Data10m

Semana3

Semana 3

5 horas para completar

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 horas para completar

18 videos (Total 22 minutos), 5 lecturas, 4 cuestionarios

18 videos

Summarizing groups51sThe numpy library 48sPivot tables 29sUsing an index 41sCode Along Exercise : Average review count and rating2mAggregate functions2mJupyter notebook magic functions 21sThe matplotlib library 27sHistograms 36sHistograms Coding Demonstration : To show distribution of data 28sHistograms Coding Demonstration : Preparing data 1mHistograms Coding Demonstration : Setting options for PyPlot 1mHistograms Coding Demonstration : Displaying the visualization 3mScatterplots 34sScatterplots Coding Demonstration : To compare data points on different dimensions12sScatterplots Coding Demonstration : Preparing data 1mScatterplots Coding Demonstration : Setting options for PyPlot 2mScatterplots Coding Demonstration : Displaying the visualization 1m

5 lecturas

Module 3 Resources (DOWNLOAD RELEVANT CODE AND/OR DATA FILES FOR THIS MODULE HERE)5mHomework 4 - Instructions10mBar charts and plotting pivot tables7mFor reference: Seaborn2mHomework 5 - Instructions10m

2 ejercicios de práctica

Quiz 5 - Summarizing Data10mQuiz 6 - Visualizing Data12m

Reseñas

4.6

84 reseña

5 stars
69,93 %
4 stars
21,56 %
3 stars
4,90 %
2 stars
1,63 %
1 star
1,96 %

Principales reseñas sobre ANÁLISIS DE DATOS CON PYTHON

por SB9 de ene. de 2023

Good, but it is getting a bit out of date. Several of the commands in the lessons were deprecated.

por KB29 de sep. de 2022

Excellent in depth teaching methodology. I learned how to apply python programming skills from the first course in the series to data anaysis!

por KG12 de abr. de 2021

Excellent course. Assignments /home work explaination need to be rethought. Special thanks to Jahnavi for helping through out the course.

por EB14 de ene. de 2022

This is a good course! I hope University of Pennsylvania will offer the more advanced course so I can enroll, too! Kudos to the instruction and to the staff.

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Acerca de Programa especializado: Introduction to Programming with Python and Java

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.

Preguntas Frecuentes

¿Cuándo podré acceder a las lecciones y tareas?
El acceso a las clases y las asignaciones depende del tipo de inscripción que tengas. Si tomas un curso en modo de oyente, verás la mayoría de los materiales del curso en forma gratuita. Para acceder a asignaciones calificadas y obtener un certificado, deberás comprar la experiencia de Certificado, ya sea durante o después de participar como oyente. Si no ves la opción de oyente:
es posible que el curso no ofrezca la opción de participar como oyente. En cambio, puedes intentar con una Prueba gratis o postularte para recibir ayuda económica.
Es posible que el curso ofrezca la opción 'Curso completo, sin certificado'. Esta opción te permite ver todos los materiales del curso, enviar las evaluaciones requeridas y obtener una calificación final. También significa que no podrás comprar una experiencia de Certificado.
¿Qué recibiré si me suscribo a este Programa especializado?
Cuando te inscribes en un curso, obtienes acceso a todos los cursos que forman parte del Programa especializado y te darán un Certificado cuando completes el trabajo. Se añadirá tu Certificado electrónico a la página Logros. Desde allí, puedes imprimir tu Certificado o añadirlo a tu perfil de LinkedIn. Si solo quieres leer y visualizar el contenido del curso, puedes auditar el curso sin costo.
¿Hay ayuda económica disponible?
Sí. En ciertos programas de aprendizaje, puedes postularte para recibir ayuda económica o una beca en caso de no poder costear los gastos de la tarifa de inscripción. Si hay ayuda económica o becas disponibles para tu selección de programa de aprendizaje, verás un enlace para postularte en la página de descripción.
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.

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Análisis de datos con Python

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Instructor

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

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

Module 3 : Summarizing & Visualizing Data

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

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