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.
Schlussstein: Abrufen, Verarbeiten und Visualisieren von Daten mit Python
Schlussstein: Abrufen, Verarbeiten und Visualisieren von Daten mit Python
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Python für jedermann
Dozent: Charles Russell Severance
295.165 bereits angemeldet
Bei 
enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.7
(13,960 Bewertungen)
Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
Flexibler Zeitplan
Ca. 9 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
98%
Den meisten Lernenden hat dieser Kurs gefallen
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
Zertifikat zur Vorlage
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1 Aufgabe
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Python für jedermann
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
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- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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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 (1,090 Bewertungen)
Empfohlen, wenn Sie sich für Datenanalyse interessieren
University of Michigan
University of Toronto
Coursera Project Network
Coursera Project Network
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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.
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Larry W.
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Bewertungen von Lernenden
4.7
13.960 Bewertungen
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TG
5
Geprüft am 12. Apr. 2020
I am impressed at how much information we can search and analyze on the web. This specialization has really opened my eyes to how easy it is to gather information from the web. Thanks Dr. Chuck!
YH
5
Geprüft am 22. März 2019
This is a great course. I like this course very much because I can retrieve, process and visualize data in Python in a very good way I never used before. This course is very useful in real world.
JC
5
Geprüft am 25. Mai 2017
I found this course a little bit easier that some of the previous courses, however, it allowed me to gain experience managing a larger projects that encompass several languages and multiple programs.
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Häufig gestellte Fragen
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