本课程是预测分析 Python 数据产品四门专业课程中的第一门课程，介绍用 Python 阅读和操作数据集的基础知识。在本课程中，您将了解什么是数据产品，并通过几个 Python 库来执行数据检索、处理和可视化。
基本数据处理和可视化
您将学到什么
就如何生成、收集和使用数据制定数据战略和流程
加载和处理 CSV 和 JSON 等格式化数据集。
处理各种格式的数据（如时间戳、字符串），并通过删除异常值等方式过滤和 "清理 "数据集。
具有使用数据处理库（如 numpy）和使用 urllib、请求进行数据摄取的基本经验
您将获得的技能
要了解的详细信息
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
积累特定领域的专业知识
本课程是 用于预测分析的 Python 数据产品 专项课程 专项课程的一部分
在注册此课程时，您还会同时注册此专项课程。
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书
该课程共有5个模块
本周，我们将复习教学大纲，并为您准备好课程材料和软件。我们将向您介绍数据产品，并温习您对 Python 和 Jupyter 笔记本的记忆。
涵盖的内容
6个视频6篇阅读材料2个作业2个讨论话题
本周，我们将学习如何从 CSV 和 JSON 文件加载数据集。我们还将练习使用基本的 Python 命令来操作这些数据集中的数据。
涵盖的内容
6个视频3个作业1个讨论话题
本周，我们的目标是了解如何在分析数据集之前对其进行清理。我们将学习如何处理不同类型的数据，如字符串和日期。
涵盖的内容
4个视频3个作业1个讨论话题
在最后一周，我们将了解 Python 中的常用库以及它们的用途。我们将介绍使用 numpy 和 MatPlotLib 进行数据可视化，还将介绍使用 urllib 和 BeautifulSoup 进行网络抓取的基础知识。
涵盖的内容
5个视频4个作业1次同伴评审2个讨论话题
用自己选择的数据集创建自己的 Jupyter 笔记本，并练习数据处理。在这个项目中展示你所学到的技能和你所了解的库。希望你喜欢这门课程，祝你今后学习顺利！
涵盖的内容
1个视频2篇阅读材料1次同伴评审1个讨论话题
获得职业证书
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位教师
授课教师评分
4.5 (35个评价)
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状态：免费试用University of California San Diego
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情，我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
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Larry W.
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Chaitanya A.
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学生评论
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198 条评论
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PA
5
已于 Jun 29, 2022审阅
Great content. When you apply yourself to this course , there's no "dirty" data you can't handle.
MZ
5
已于 Jun 29, 2019审阅
Excellent to start your career in machine learning!!!
YJ
5
已于 Aug 2, 2020审阅
It was a good Data Visualization course. I really liked it. It's a good beginner course to start with Data Visualization.
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¹ 本课程的部分作业采用 AI 评分。对于这些作业，将根据 Coursera 隐私声明使用您的数据。