Course Summary
Python for Data Science is a beginner-friendly course on Coursera that teaches the fundamentals of programming in Python and its application in data analysis and visualization.Key Learning Points
- Learn the basics of Python programming language and its libraries
- Understand the principles of data analysis and visualization
- Apply the knowledge to real-world scenarios
Job Positions & Salaries of people who have taken this course might have
- USA: $62,453
- India: ₹4,77,576
- Spain: €34,000
- USA: $62,453
- India: ₹4,77,576
- Spain: €34,000
- USA: $113,309
- India: ₹1,014,138
- Spain: €44,000
- USA: $62,453
- India: ₹4,77,576
- Spain: €34,000
- USA: $113,309
- India: ₹1,014,138
- Spain: €44,000
- USA: $112,876
- India: ₹1,123,331
- Spain: €40,000
Related Topics for further study
Learning Outcomes
- Develop fundamental programming skills in Python language
- Gain knowledge of data analysis and data visualization techniques
- Apply the knowledge to solve real-world data problems
Prerequisites or good to have knowledge before taking this course
- Basic knowledge of algebra and statistics
- A computer with an internet connection
Course Difficulty Level
BeginnerCourse Format
- Online
- Self-paced
- Video lectures
- Assignments
Similar Courses
- Data Science Essentials
- Applied Data Science with Python
Related Education Paths
Notable People in This Field
- Jake VanderPlas
- Kaggle
Related Books
Description
Data science — одна из самых горячих областей на сегодняшний день, а Python — один из самых популярных инструментов для анализа данных. В этом курсе вы узнаете, как применять свои навыки программирования для построения предиктивных моделей, визуализации данных и работы с нейросетями.
Курс ориентирован на практику и позволит вам сразу приступить к работе с данными и построению моделей.
Outline
- Математика и Python для анализа данных
- Приветствие
- Векторы и матрицы
- Определитель матрицы
- Операции с матрицами. Собственные числа матриц
- Знакомство с библиотекой Numpy
- Знакомство с библиотекой scipy
- Знакомство с библиотекой Pandas
- Объект pandas.Series
- Объект pandas.DataFrame
- Группировка данных
- Работа с несколькими таблицами
- Преобразование признаков
- Telegram и форум курса
- Mail.Ru Group
- Фонд развития онлайн-образования
- Математика
- Дополнительная литература
- Установка Anaconda
- Документация и другие источники
- Документация и другие источники
- Тест Pandas - решение от преподавателей
- Конспект 1-ой недели
- Основные понятия математического анализа
- Основные понятия линейной алгебры
- Numpy и scipy
- Pandas
- Визуализация данных и статистика
- О неделе 2
- Визуализация с matplotlib
- Расширенная визуализация с matplotlib
- Визуализация с pandas
- Интерактивная визуализация с plotly
- Определение вероятности
- Случайная величина
- Показатели центра распределения
- Нормальное распределение
- Центральная предельная теорема
- Зависимость между случайными величинами
- Распределение Стьюдента
- Статистика в scipy
- Доверительный интервал
- Проверка гипотез и распределение Стьюдента
- Дополнительные источники по визуализации
- Дополнительные источники по статистике
- Практика по статистике – решение от преподавателей
- Конспект 2-ой недели
- Статистический анализ
- Практика по статистике
- Обучение с учителем
- Введение
- Виды машинного обучения
- Линейная регрессия
- Функционал качества и градиентный спуск
- Логистическая регрессия
- Применение линейных моделей
- Данные и переобучение
- Метрики качества
- Применение метрик качества
- Решающие деревья
- Случайный лес
- Градиентный бустинг
- Применение ансамблевых моделей
- Дополнительные источники по линейным моделям
- Применение линейной регрессии – решение от преподавателей
- Дополнительные источники по измерению качества моделей
- Регуляризация – решение от преподавателей
- Метрики качества – решение от преподавателей
- Дополнительные источники по ансамблевым моделям
- Практика по ансамблевым моделям – решение от преподавателей
- Конспект 3-ей недели
- Линейные модели
- Применение линейной регрессии
- Измерение качества моделей
- Регуляризация
- Метрики качества
- Ансамблевые модели
- Практика по ансамблевым моделям
- Методы обучения без учителя
- О неделе 4
- Задача кластеризации, группы методов
- Метод K-средних
- Практика. Метод K-средних
- Иерархическая кластеризация. Агломеративный алгоритм
- Практика. Иерархическая кластеризация
- DBSCAN
- Практическое применение DBSCAN
- Оценки качества кластеризации
- Мотивация
- Метод Главных Компонент (Principal Component Analysis)
- Сингулярное разложение матрицы и связь с PCA
- Практика. Применение PCA на данных
- Многомерное шкалирование
- T-SNE
- Практика. Применение T-SNE на данных
- Рекомендательные системы
- Методы коллаборативной фильтрации
- Методы с матричными разложениями
- Практика. Матрица рейтингов и SVD
- Дополнительные источники по кластеризации
- Практика по кластеризации – решение от преподавателей
- Дополнительные источники по методам понижения размерности
- PCA – решение от преподавателей
- Дополнительные источники по рекомендательным системам
- Создание рекомендательной системы – решение от преподавателей
- Конспект 4-ой недели
- Кластеризация
- Практика по кластеризации
- Методы понижения размерности
- PCA
- Рекомендательные системы
- Создание рекомендательной системы
- Нейронные сети
- О неделе 5
- Введение
- Что такое нейросеть
- Обучение нейросети
- Свёрточные сети
- Рекуррентные сети
- Современные архитектуры
- Введение в Tensorflow
- Классификация изображений на Tensorflow
- Документация и другие источники
- Реализация перцептрона – решение от преподавателей
- Документация и другие источники
- Реализация своей нейросети – решение от преподавателей
- Конспект 5-ой недели
- Основы нейросетей
- Реализация перцептрона
- Архитектуры нейросетей
- Реализация своей нейросети
- Курсовой проект
- Прощальное видео
- Решение курсового проекта от преподавателей
- Отзыв на курс
Summary of User Reviews
Learn Python for Data Science with Coursera! This course received favorable reviews from students. Many users appreciated its practical approach to teaching Python for Data Science.Key Aspect Users Liked About This Course
Practical approach to teaching Python for Data SciencePros from User Reviews
- Engaging and knowledgeable instructors
- Hands-on exercises and projects
- Real-world examples and applications
- Great introduction to data science with Python
Cons from User Reviews
- Some users found the course challenging
- Not enough emphasis on statistical concepts
- Lack of interaction with other students
- Limited feedback on assignments
- Some technical issues with the platform
Пестров Никита
4.5 Raiting
Практики управленческой аналитики в MS Excel
- 4.8
-
![]()
![]()
![]()
![]()
![]()
Данный курс - второй в рамках специализации «Практики анализа экономических данных: от простого к сложному». Анализ данных – актуальная проблема для всех без исключения компаний....
Анализ данных: финальный проект
- 4.7
-
![]()
![]()
![]()
![]()
![]()
Финальный проект даст вам возможность применить полученные в рамках специализации знания к задаче из реального мира. Видео курса разработаны на Python 2....
Знакомство с R и базовая статистика
- 4.8
-
![]()
![]()
![]()
![]()
![]()
Статистическая обработка данных и визуализация результатов анализа - это неизбежный этап работы с данными, полученными в различных областях естественных наук, в социологии, психологии или экономике....
Социология медиа
- 4.6
-
![]()
![]()
![]()
![]()
![]()
Основные цели курса: 1) ознакомить студентов с основными концепциями социологии медиа и подходами, применяемыми в этом научном поле, именами ключевых российских и зарубежных исследователей, внесших вклад в это научное поле....
