本课程 (Please click https://www.coursera.org/learn/python-data-processing for English version) 主要面向非计算机专业学生，从Python基本语法开始，到Python中如何从本地和网络上进行数据获取，如何解析和表示数据，再到如何利用Python开源生态系统SciPy对数据进行基础和高级的统计分析及可视化，到最后如何设计一个简单的GUI界面来表示和处理数据，层层推进。
整个课程以财经数据为基础，通过构建一个个喜闻乐见的案例，让大家可以以更直观的方式领略Python的简洁、优雅和健壮，同时探讨Python除了在商业领域之外在文学、社会学和新闻等人文社科类领域以及在数学和生物等理工类领域同样拥有便捷高效的数据处理能力，并可以触类旁通将其灵活应用于各专业中。
近期（2017年8月14日周内更新完毕）本课程进行了全面改版，新版主要在以下几个方面做了改变：
1. 由Python 2.x换成Python 3.x；
2. 增加网络爬虫基础实践网页爬取和解析，Web API等内容；
3. 其他包括调整了部分课程顺序，丰富了课程内容特别是项目实践部分的内容。
用Python玩转数据 Data Processing Using Python
oferecido por
Universidade de Nanquim
Informações sobre o curso
4.6
1,327 classificações
Habilidades que você terá
Data AnalysisPython ProgrammingNumpyPandas
Programa - O que você aprenderá com este curso
Semana
124 minutos para concluir
欢迎学习《用Python玩转数据》Welcome
欢迎你学习《用Python玩转数据》( (Please click https://www.coursera.org/learn/python-data-processing for English version))这门课程，本课程将尽量用非计算机专业的小伙伴们能听得懂的方式来讲述如何利用Python这种简单易学的程序设计语言方便快捷地获取数据、表示数据、分析数据和展示数据，基于科学计算与数据分析的SciPy库和与网络爬虫相关的Requests、Beautiful Soup库等，通过多个案例让大家轻松愉快地学会用Python玩转各领域数据。相信《用Python玩转数据》是一门可以让你不再害怕数据处理的计算机程序设计课，大壮老师期待你的加入！
1 vídeo (total de (Total 4 mín.) min), 2 leituras
1 vídeos
课程宣传片3min
2 leituras
授课方式10min
常见问题10min
7 horas para concluir
Python基础Basics of Python
小伙伴们，欢迎来到Module 01"Python基础"的学习！ 先带大家领略一下Python简单易学和优雅健壮的特性，less is more，Python的设计者绝对深谙此道。本模块学完以后，大家可以掌握Python的基本语言结构、数据类型、基本运算、条件和循环、函数和模块等内容，用它们就可以写一些有用的程序了！
15 vídeos (total de (Total 145 mín.) min), 4 leituras, 3 testes
15 videos
1 Python简介6min
2 第一个Python程序15min
3 Python语法基础11min
4 Python数据类型9min
5 Python基本运算10min
6 Python的函数、模块和包7min
1 条件10min
2 range函数5min
3 循环6min
4 循环中的break，continue和else11min
5 自定义函数14min
6 递归7min
7 变量作用域4min
补充1：标准库函数14min
补充2：异常10min
4 leituras
1.1 参考资料10min
1.1 将Python和pip加入环境变量中的方法10min
1.1 编程小练习（不计分）10min
1.2 控制结构和函数编程练习（8题，不计分）10min
2 exercícios práticos
走近Python quiz20min
Python面面观 quiz24min
Semana
23 horas para concluir
数据获取与表示Data Acquisition and Presentation
欢迎进入“数据获取与表示”的学习！学完本模块，大家将会掌握Python在本地数据和网络数据获取的方式以及解析网络数据，会使用Python中基础但功能十分强大的数据结构序列、字符串、列表、元组快速有效地进行数据表示以及做简单的数据处理。
6 vídeos (total de (Total 79 mín.) min), 6 leituras, 1 teste
6 leituras
2.1.2 正则表达式基本知识和在线测试工具10min
2.1.2 迷你爬虫编程小练习(不计分)10min
2.1.2进阶：爬虫项目实践(不计分)10min
2.2.4序列类型的函数/方法使用小练习10min
2.2.3 序列与文件编程练习(8题，不计分)10min
2.2 序列运算、操作、函数/方法简介10min
1 exercício prático
数据获取与表示 quiz30min
Semana
32 horas para concluir
强大的数据结构和Python扩展库Powerful Data Structures and Python Extension Libraries
欢迎来到”强大的数据结构和Python扩展库”！现在有没有觉得自己离可以用Python玩转数据又进了一步，学完本模块，大家将会掌握Python中高级的数据结构字典和集合，在某些应用中使用它们会非常方便，特别的，大家还会领略到Python最著名使用最广泛的科学计算包SciPy中ndarray、Series和DataFrame这些简洁高效的数据结构的魅力。
7 vídeos (total de (Total 70 mín.) min), 4 leituras, 1 teste
7 videos
1 为什么需要字典11min
2 字典的使用12min
3 集合11min
1 扩展库SciPy6min
2 ndarray12min
3 变长字典Series7min
4 DataFrame7min
4 leituras
3.1 编程练习(不计分)10min
3.1 字典经典应用编程小例10min
3.2 参考资料SciPy url10min
3.2 创建DataFrame编程小练习(不计分)10min
1 exercício prático
强大的数据结构和Python扩展库 quiz28min
Semana
48 horas para concluir
Python数据统计和可视化Python Data Statistics and Visualization
欢迎小伙伴们来到"Python数据统计和可视化"模块的学习！本模块将从数据处理的整个过程展现Python在数据处理和分析上独特的优势，将用很多耳熟能详喜闻乐见的案例让大家领略并掌握方法和特点，学完本模块，你可以从一堆数据中快速有效地挖掘出你想要的或者你期待的又或者是未知的结果，也可以将这些数据用各类图像来表示。另外，Python中各种第三方包的数据统计方式就如开了外挂一样强大到让你咋舌，但却是普通人也可以理解并拥有的。
14 vídeos (total de (Total 110 mín.) min), 13 leituras, 3 testes
14 videos
1 便捷数据获取12min
2 数据准备6min
3 数据显示4min
4 数据选择8min
5 简单统计与处理8min
6 Grouping4min
7 Merge8min
1 聚类分析12min
2 Matplotlib绘图基础7min
3 Matplotlib图像属性控制9min
4 pandas作图6min
5 数据存取4min
6 Python的理工类应用7min
7 Python的人文社科类应用7min
13 leituras
4.1 参考资料10min
4.1.1 代码参考10min
4.1.2 代码参考10min
4.1 财经数据接口TuShare研究和数据处理分析小项目10min
4.2 股票数据对比分析编程练习(不计分)10min
4.2 代码参考10min
4.2.1扩展： Scikit-learn经典机器学习经典入门项目开发10min
4.2.4&4.2.5 用箱形图分析成绩数据练习10min
4.2.6扩展： WAV音频处理入门研究10min
4.2扩展：动态新闻标题热点挖掘项目~~~10min
4.2.1 K-means算法介绍和K值探讨10min
4.6 项目—线性回归分析入门之波士顿房价预测10min
4.7 继续了解NLTK10min
2 exercícios práticos
Python基本数据统计 quiz16min
Python高级数据处理与可视化 quiz20min
33%
comecei uma nova carreira após concluir estes cursos
50%
consegui um benefício significativo de carreira com este curso
44%
recebi um aumento ou promoção
Melhores avaliações
从基础讲起，到各种方向。最好的是，从很多方面介绍了python的用处很适合初学者来此寻找方向！\n\nStart from the basics and go in all directions.Best of all, in many ways, the use of python is well suited for beginners to find directions!
It is a good course. Starting from the very basic part, the course is suitable for beginner. Those methods that are introduced in the course are all useful, without redundant part.
Instrutores
ZHANG Li
associate professorDepartment of Computer Science
Sobre Universidade de Nanquim
Nanjing University (NJU) is committed to excellence in teaching and research. Located on the prosperous eastern coast of China, NJU provides a dynamic environment that nurtures learning, creativity, and discovery on one of the most beautiful campuses in the country. Taking NJU's university offerings on Coursera will be a rewarding experience for learners from every corner of the world.
Perguntas Frequentes – FAQ
Quando terei acesso às palestras e às tarefas?
Ao se inscrever para um Certificado, você terá acesso a todos os vídeos, testes e tarefas de programação (se aplicável). Tarefas avaliadas pelos colegas apenas podem ser enviadas e avaliadas após o início da sessão. Caso escolha explorar o curso sem adquiri-lo, talvez você não consiga acessar certas tarefas.
O que recebo ao adquirir o Certificado?
Quando você adquire o Certificado, ganha acesso a todo o material do curso, incluindo avaliações com nota atribuída. Após concluir o curso, seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.
Qual é a política de reembolso?
Existe algum auxílio financeiro disponível?
Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.
O Coursera proporciona acesso universal à melhor educação do mundo fazendo parcerias com as melhores universidades e organizações para oferecer cursos on-line.
© 2019 Coursera Inc. Todos os direitos reservados.
