University of Michigan
Schlussstein: Abrufen, Verarbeiten und Visualisieren von Daten mit Python

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University of Michigan

Schlussstein: Abrufen, Verarbeiten und Visualisieren von Daten mit Python

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Python für jedermann

293.729 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.7

(13,941 Bewertungen)

Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
Flexibler Zeitplan
Ca. 9 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
98%
Den meisten Lernenden gefiel dieser Kurs
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Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
Flexibler Zeitplan
Ca. 9 Stunden
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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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Bewertungen

1 Aufgabe

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Python für jedermann
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • 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
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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.

Das ist alles enthalten

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.

Das ist alles enthalten

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.

Das ist alles enthalten

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.

Das ist alles enthalten

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.

Das ist alles enthalten

2 Videos3 Lektüren1 Diskussionsthema

Dozent

Lehrkraftbewertungen
4.9 (1,087 Bewertungen)
Charles Russell Severance
University of Michigan
60 Kurse4.373.515 Lernende

von

Empfohlen, wenn Sie sich für Datenanalyse interessieren

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Wenn Sie Kurs von University of Michigan absolvieren, erhalten Sie möglicherweise eine Vorschau der Themen, Materialien und Lehrkräfte für einen verwandten Studiengang. So können Sie besser einschätzen, ob das Thema oder die Universität die richtige Wahl für Sie wäre.

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

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13.941 Bewertungen

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MP
5

Geprüft am 22. Apr. 2024

KM
4

Geprüft am 17. Nov. 2017

JC
5

Geprüft am 25. Mai 2017

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Häufig gestellte Fragen