파이썬의 데이터 과학 소개

所在平台: Coursera

课程主页: https://www.coursera.org/learn/python-data-analysis-ko

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课程简介

课程名称： 파이썬의 데이터 과학 소개 课程概述： 本课程向学习者介绍了基本的Python编程技能，包括lambda表达式、读取和操作csv文件、numpy库等基础知识。课程重点使用流行的Python pandas数据科学库，介绍数据操作和清理的技术，讲解Series和DataFrame作为数据分析中心数据结构的抽象，提供有效使用groupby、merge和pivot表等函数的教程。完成本课程后，学生能够获取、整理和操作表格数据，并执行基本的推论统计分析。本课程是其他“使用Python进行应用数据科学”课程的先修课程，包括应用绘图、图表和数据表示、机器学习、文本挖掘和社交网络分析等。 课程大纲： 第一部分：使用Python进行数据操作的基础 本周将介绍数据科学领域，回顾数据科学家常用的Python功能和特点，并介绍用于授课的Coursera Jupyter Notebook。所有课程信息，包括评分、先决条件和期望，均在课程大纲中，第一个部分的课程资源页面提供有关Jupyter Notebook的详细信息。 第二部分：使用pandas进行基本数据处理 本周课程将学习pandas的基础知识，这是Python用于数据清理和处理的最重要工具之一。学习如何以DataFrame结构读取数据、如何查询这些结构，以及如何对这些结构进行索引等详细信息。 第三部分：使用pandas进行更多数据处理 本周将深化对pandas库的理解，包括合并DataFrame、创建汇总表、按逻辑片段对数据进行分组及日期操作等。还将对数据规模的理解进行重新审视，并讨论与分析相关的指标生成问题。本周将通过一个更重要的编程作业结束。 第四部分：用杂乱的数据回答问题 本周课程将介绍各种统计技术，如分布、采样和t检验。课程结束时将进行两次关于科学的讨论，并探讨数据驱动发现的第四范式的兴起。

课程大纲

Part: 1

Title:파이썬을 사용한 데이터 조작의 기초

Description:이번 주에는 데이터 과학 분야를 소개하고, 데이터 과학자가 사용하는 일반적인 파이썬 기능 및 특징을 검토하고, 강의를 위해 Coursera Jupyter Notebook을 소개합니다. 채점, 전제 조건 및 기대치에 대한 모든 코스 정보는 강의 계획서에 있으며 과정 리소스 페이지에서 Jupyter Notebook에 대한 자세한 정보를 찾을 수 있습니다.

Part: 2

Title:pandas를 사용한 기본 데이터 처리

Description:이번 주 과정에서는 파이썬이 데이터 정리 및 처리를 위해 가지고 있는 가장 중요한 툴킷 중 하나인 pandas의 기초를 배우게 됩니다. DataFrame 구조로 데이터를 읽는 방법, 이러한 구조를 쿼리하는 방법, 이러한 구조에 대한 세부 정보가 인덱싱되는 방법을 배우게 됩니다.

Part: 3

Title:pandas로 더 많은 데이터 처리

Description:이번 주에는 DataFrame을 병합하고, 요약 테이블을 생성하고, 데이터를 논리적 조각으로 그룹화하고, 날짜를 조작하는 방법을 학습하여 python pandas 라이브러리에 대한 이해를 심화할 것입니다. 또한 데이터 규모에 대한 이해를 새롭게 하고 분석을 위한 메트릭 생성과 관련된 문제에 대해 논의합니다. 일주일은 더 중요한 프로그래밍 과제로 끝납니다.

Part: 4

Title:지저분한 데이터로 질문에 답하기

Description:이번 주 과정에서는 분포, 샘플링 및 t-검정과 같은 다양한 통계 기법을 소개합니다. 한 주가 과학에 대한 두 가지 토론과 네 번째 패러다임인 데이터 기반 발견의 부상으로 마무리됩니다.

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