К содержимому
learnspaceYOUR NEXT CHAPTER
ПРОСТРАНСТВО ОБУЧЕНИЯ
ГлавнаяКаталог курсовМоё обучениеCoursera

Знания без границ

Учитесь у лучших университетов и компаний мира.

Открыть Coursera
Интеграция
Пространство университета
Моё пространствоСтраница курса
↵
ЯЛичный кабинетСтудент
© 2026 LearnSpaceКаждый день — возможность узнать больше.Помощь
NumPy and Pandas Basics for Future Data Scientists · LearnSpace
Назад в каталог
courseraАнализ данных

NumPy and Pandas Basics for Future Data Scientists

Курс от University of Michigan
Средний≈ 19 чАнглийский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

In “NumPy and Pandas Basics for Future Data Scientists,” learn programming techniques using Python's NumPy and pandas libraries to write efficient and bug-free code for numerical computing. At the start of the course, you’ll be introduced to the NumPy library and will learn to perform basic NumPy array operations. After understanding the basics of the NumPy library, you’ll explore more advanced array manipulations, including aggregating functions, broadcasting, reshaping, sorting, and joining arrays. By the end of this course, you will have the skills to apply multiple data manipulation techniques using advanced methods and apply functions to your code. This is the second course in the four-course series, “Data-Oriented Python Programming and Debugging,” where you’ll work to strengthen your programming capabilities and enhance your problem-solving skills.

Навыки, которые вы освоите

Numerical AnalysisCritical ThinkingData AnalysisDebuggingData Preprocessing

Программа курса

4 модулей · 48 учебных материалов

01Introduction to Numpy Arrays and Basic Operations16 материалов

Welcome to the Course

Welcome to the SpecializationВидеоCourse SyllabusЧтениеIntroduce YourselfОбсуждениеHelp Us Learn About YouЧтение

Учитесь у экспертов

Elle O'Brien

Lecturer IV & Research Investigator

Paul Resnick

Michael D. Cohen Collegiate Professor of Information

Anthony Whyte

Lecturer IV in Information

NumPy and Pandas Basics for Future Data Scientists
В каталоге вашей программы

Инвестируйте в себя

Новые знания — в удобное для вас время.

Начать на Coursera

Обучение откроется на Coursera
в новой вкладке

Обучение на Coursera

≈ 19 ч

4 модулей

Язык: Английский

Субтитры: Венгерский, Узбекский, Казахский

Часть программы вашего университета

Introduction to Numpy Arrays and Basic Operations

Welcome to 'Course 2'Видео
Jupyter Lab EnvironmentЛабораторная
Meet the Numpy ArrayВидео
Creating a Numpy ArrayВидео
Array AttributesВидео
Accessing and Slicing ArraysВидео
Handling Missing DataВидео
Basic Array OperationsВидео
NumPy Tutorial Чтение
Debugging DemoВидео
Jupyter Lab 1Лабораторная
Assessment 1Программирование
02Advanced Numpy Array Manipulations and Operations10 материалов

Advanced Numpy Array Manipulations and Operations

Jupyter Lab EnvironmentЛабораторнаяAggregating FunctionsВидеоBroadcastingВидеоReshaping ArraysВидеоSorting ArraysВидеоJoining ArraysВидеоGetting Started with PandasЧтениеDebugging ChallengeВидеоJupyter Lab 2ЛабораторнаяAssessment 2Программирование
03Mastering Pandas for Data Science9 материалов

Mastering Pandas for Data Science

Jupyter Lab EnvironmentЛабораторнаяSeries and DataFramesВидеоReading and Inspecting DataFramesВидеоManipulating DataFrames: Intro to Map and ApplyВидеоFiltering DataFramesВидеоHandling Missing DataВидеоDebugging ChallengeВидеоJupyter Lab 3ЛабораторнаяAssessment 3Программирование
04Advanced Data Handling and Analysis with Pandas13 материалов

Advanced Data Handling and Analysis with Pandas

Jupyter Lab EnvironmentЛабораторнаяConcatenating DataFramesВидеоMerging/Joining DataFramesВидеоReshaping DataFramesВидеоAggregationВидеоFiltrationВидеоTransformationВидеоApplyВидеоDebugging Challenge VideoВидеоJupyter Lab 4ЛабораторнаяAssessment 4ПрограммированиеPost Course SurveyЧтениеAttributionsЧтение