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100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Aprox. 26 horas para completar

Sugerido: 3-6 hours/week...

Chinês (simplificado)

Legendas: Chinês (simplificado)

Habilidades que você terá

Data AnalysisPython ProgrammingNumpyPandas

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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
24 minutos para concluir

欢迎学习《用Python玩转数据》Welcome

1 vídeo (Total 4 mín.), 2 leituras
1 vídeos
2 leituras
授课方式10min
常见问题10min
7 horas para concluir

Python基础Basics of Python

16 vídeos (Total 170 mín.), 4 leituras, 3 testes
16 videos
2 第一个Python程序16min
3 Python语法基础15min
4 Python数据类型9min
5 Python基本运算10min
6 Python的函数、模块和包8min
1.1补充 Python环境搭建4min
1 条件12min
2 range函数5min
3 循环15min
4 循环中的break,continue和else11min
5 自定义函数14min
6 递归11min
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
2
4 horas para concluir

数据获取与表示Data Acquisition and Presentation

10 vídeos (Total 139 mín.), 5 leituras, 1 teste
10 videos
2 网络数据获取20min
2.1.1拓展视频1 正则表达式简介16min
2.2.1拓展视频2 动态网页数据爬取小例5min
1 序列8min
2 字符串17min
3 列表14min
4 元组7min
2.2.2拓展视频1 输入输出&函数式编程入门15min
2.2.2拓展视频2 可变可迭代对象修改问题解释9min
5 leituras
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(7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
3
3 horas para concluir

强大的数据结构和Python扩展库Powerful Data Structures and Python Extension Libraries

9 vídeos (Total 109 mín.), 4 leituras, 1 teste
9 videos
2 字典的使用15min
3 集合11min
3.1.1拓展视频:字典和集合编程示例介绍12min
1 扩展库SciPy6min
2 ndarray18min
3 变长字典Series7min
4 DataFrame8min
3.2.1拓展视频:NumPy常见应用选讲16min
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
4
9 horas para concluir

Python数据统计与挖掘Python Data Statistics and Mining

12 vídeos (Total 222 mín.), 12 leituras, 3 testes
12 videos
2 Python绘图基础23min
3 数据探索与预处理之数据清洗20min
4 数据预处理之数据变换22min
5 数据预处理之数据规约18min
1 数据探索之基本数据特征分析24min
2 基于pandas的数据统计与分析27min
3 聚类分析14min
4 Python的理工类应用7min
5 Python的人文社科类应用7min
4.2.2 拓展视频 基于pandas的男女电影评分分析17min
4.2.3拓展视频 基于随机森林的红酒品质分类21min
12 leituras
4.1 参考资料10min
4.1.1 代码参考10min
4.1.2&4.1.3 用箱形图分析成绩数据练习10min
4.1 财经数据接口TuShare研究和数据处理分析小项目10min
4.1 数据集获取:数据预处理常用数据集titanic数据集获取10min
4.2 代码参考10min
4.2.2 扩展:pandas与mysql数据库交互入门10min
4.2.3 K-means算法介绍和K值探讨10min
4.2.3扩展: Scikit-learn经典机器学习经典入门项目开发10min
4.2.4扩展: WAV音频处理入门研究10min
4.2.5 继续了解NLTK10min
4.2 项目—线性回归分析入门之波士顿房价预测10min
2 exercícios práticos
Python便捷数据获取与预处理 quiz16min
Python数据统计挖掘与应用 quiz20min
4.6
379 avaliaçõesChevron Right

33%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

53%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

50%

recebi um aumento ou promoção

Principais avaliações do 用Python玩转数据 Data Processing Using Python

por DOct 19th 2017

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!

por DDMay 29th 2017

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

Avatar

ZHANG Li

associate professor
Department 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

  • 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.

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