In der Abschlussprüfung werden die Studenten eine Reihe von Anwendungen zum Abrufen, Verarbeiten und Visualisieren von Daten mit Python erstellen. Die Projekte werden alle Elemente der Spezialisierung umfassen. Im ersten Teil des Kurses werden die Studenten einige Visualisierungen durchführen, um sich mit den verwendeten Technologien vertraut zu machen, und dann ein eigenes Projekt zur Visualisierung anderer Daten durchführen, die sie haben oder finden können. Die Kapitel 15 und 16 aus dem Buch "Python für jedermann" dienen als Grundlage für den Capstone-Kurs. Dieser Kurs behandelt Python 3.
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Schlussstein: Abrufen, Verarbeiten und Visualisieren von Daten mit Python
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Python für jedermann
Dozent: Charles Russell Severance
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Bei enthalten
(13,941 Bewertungen)
Was Sie lernen werden
Verwendung von Unicode-Zeichen und Strings
Verstehen Sie die Grundlagen des Aufbaus einer Suchmaschine
Wählen und verarbeiten Sie die Daten Ihrer Wahl
Erstellen Sie E-Mail-Datenvisualisierungen
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: Datenbank (DBMS)
- Kategorie: Datenvisualisierung
Wichtige Details
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1 Aufgabe
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
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In diesem Kurs gibt es 7 Module
Herzlichen Glückwunsch an alle, die es bis hierher geschafft haben. Bevor Sie beginnen, sehen Sie sich bitte das Einführungsvideo an und lesen Sie die Capstone-Übersicht. Der Abschnitt Kursressourcen enthält zusätzliches kursübergreifendes Material, auf das Sie in den kommenden Wochen vielleicht zurückgreifen möchten.
Das ist alles enthalten
4 Videos5 Lektüren1 Aufgabe
In dieser Woche werden wir eine einfache Version des Google PageRank Algorithmus herunterladen und ausführen und das Spidern einiger Inhalte üben. Die Aufgabe wird von anderen Teilnehmern bewertet und ist die erste von drei optionalen Honors-Aufgaben in diesem Kurs. Diese Aufgabe ist eine Fortsetzung des in Kurs 4 der Spezialisierung behandelten Materials und basiert auf Kapitel 16 des Lehrbuchs.
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6 Videos2 Lektüren1 App-Element
Das optionale Capstone-Projekt bietet Ihnen die Möglichkeit, Daten Ihrer Wahl auszuwählen, zu verarbeiten und zu visualisieren und Feedback von Ihren Kommilitonen zu erhalten. Das Projekt wird nicht benotet und kann so einfach oder komplex sein, wie Sie möchten. Die Aufgabe in dieser Woche besteht darin, eine Datenquelle auszuwählen und einen kurzen Beitrag im Diskussionsforum zu verfassen, in dem Sie die Datenquelle beschreiben und einige mögliche Analysen, die damit durchgeführt werden könnten, darlegen. Sie sind nicht verpflichtet, die hier vorgestellte Datenquelle für Ihre eigentliche Analyse zu verwenden.
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2 Videos2 Lektüren1 Diskussionsthema
In unserer zweiten optionalen Honors-Aufgabe werden wir E-Mail-Daten aus dem Sakai Open Source Projekt abrufen und verarbeiten. Videovorlesungen werden Sie durch den Prozess des Abrufens, Bereinigens und Modellierens der Daten führen.
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5 Videos1 Lektüre1 App-Element
Die Aufgabe für diese Woche besteht darin, einen Beitrag im Diskussionsthread zu verfassen, in dem Sie Ihre bisherigen Fortschritte beim Abrufen und Bereinigen Ihrer Datenquelle darstellen, damit Sie Ihre Analyse durchführen können. Feedback von anderen Studenten ist erwünscht, um Ihnen bei der Verfeinerung des Prozesses zu helfen.
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1 Video1 Lektüre1 Diskussionsthema
In der letzten optionalen Honors-Aufgabe werden wir zwei Visualisierungen der von Ihnen abgerufenen und verarbeiteten E-Mail-Daten erstellen: eine Wortwolke, um die Häufigkeitsverteilung zu visualisieren, und eine Zeitleiste, um zu zeigen, wie sich die Daten im Laufe der Zeit verändern.
Das ist alles enthalten
3 Videos1 Lektüre1 App-Element
In dieser Woche werden Sie die Analyse Ihrer Daten vor der Klasse erläutern. Viele der Projekte werden zu einer Visualisierung der Daten führen, aber auch alle anderen Ergebnisse der Datenanalyse sind gleichwertig. Verwenden Sie also jede Form der Analyse und Darstellung, die für den von Ihnen gewählten Datensatz am besten geeignet ist.
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2 Videos3 Lektüren1 Diskussionsthema
Dozent
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Geprüft am 22. Apr. 2024
Geprüft am 17. Nov. 2017
Geprüft am 25. Mai 2017
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Häufig gestellte Fragen
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