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
Introduction to Data Science in Python · LearnSpace
Назад в каталог
courseraАнализ данных

Introduction to Data Science in Python

Курс от University of Michigan
Средний≈ 30.4 чАнглийский
О курсеНавыкиПрограммаПреподаватели

О курсе

This course will introduce the learner to the basics of the python programming environment, including fundamental python programming techniques such as lambdas, reading and manipulating csv files, and the numpy library. The course will introduce data manipulation and cleaning techniques using the popular python pandas data science library and introduce the abstraction of the Series and DataFrame as the central data structures for data analysis, along with tutorials on how to use functions such as groupby, merge, and pivot tables effectively. By the end of this course, students will be able to take tabular data, clean it, manipulate it, and run basic inferential statistical analyses. This course should be taken before any of the other Applied Data Science with Python courses: Applied Plotting, Charting & Data Representation in Python, Applied Machine Learning in Python, Applied Text Mining in Python, Applied Social Network Analysis in Python.

Навыки, которые вы освоите

Pandas (Python Package)Data ManipulationPython ProgrammingPivot Tables And ChartsNumPyProbability & StatisticsData ScienceData AnalysisData WranglingProgramming PrinciplesStatistical MethodsData Import/ExportData PreprocessingData-Driven Decision-MakingData ProcessingData CleansingScripting LanguagesData TransformationStatistical AnalysisText Mining

Программа курса

4 модулей · 78 учебных материалов

01Fundamentals of Data Manipulation with Python31 материалов

Introduction to the Course

Introduction to SpecializationВидеоIntroduction to the CourseВидеоSyllabusЧтениеPre-Course SurveyЧтение

Учитесь у экспертов

Christopher Brooks

Associate Professor

Introduction to Data Science in Python
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

≈ 30.4 ч

4 модулей

Язык: Английский

Субтитры: Арабский, Французский, Бенгальский, Украинский, Китайский (Китай), Греческий, Итальянский, Бразильский португальский, Вьетнамский, Нидерландский, Корейский, Немецкий, Пушту, Урду, Русский, Тайский, Индонезийский, Шведский, Турецкий, Азербайджанский, Испанский, Дари, Хинди, Японский, Казахский, Венгерский, Польский

Часть программы вашего университета
The Coursera Jupyter Notebook SystemВидео
Your Personal Jupyter Notebook WorkspaceЛабораторная

Overview of Python Programming

Python FunctionsВидеоPython Types and SequencesВидеоPython More on StringsВидеоPython Demonstration: Reading and Writing CSV filesВидеоPython Dates and TimesВидеоAdvanced Python Objects, map()ВидеоAdvanced Python Lambda and List ComprehensionsВидеоPractice Quiz: Python ProgrammingЗадание

Numerical Python Library (NumPy)

Module 1 Jupyter NotebooksЛабораторнаяCreating ArrayВидеоManipulating ArrayВидеоFrom Arrays to Images and BackВидеоIndexing, Slicing, and IteratingВидеоTrying NumPy with DatasetsВидеоPractice Quiz: Numerical Python Library (NumPy)Задание

Manipulating Text with Regular Expression

Regex Matching and AnchorsВидеоPatterns and Character ClassesВидеоQuantifiersВидеоGroupsВидеоAdvanced Assertions and ApplicationsВидеоRegular Expression Operations DocumentationЧтениеRegex Practice SessionPLUGIN

Module 1 Assignments

Module 1 Textbook Reading AssignmentЧтениеQuiz 1ЗаданиеAssignment 1Программирование
02Basic Data Processing with Pandas19 материалов

Introduction to Pandas and Series Data

Module 2 Jupyter NotebooksЛабораторнаяIntroduction to PandasВидеоThe Series Data StructureВидеоCreating Pandas' SeriesВидеоQuerying a SeriesВидеоVectorized OperationsВидеоAppending SeriesВидеоPractice Quiz: Pandas and Series DataЗадание

DataFrame

DataFrame Data StructureВидеоDataFrame Indexing and LoadingВидеоQuerying a DataFrameВидеоIndexing DataframesВидеоMissing Values, Part 1ВидеоMissing Values, Part 2ВидеоExample: Manipulating DataFrame

Module 2 Assignments

Module 2 Textbook Reading AssignmentЧтениеQuiz 2 ЗаданиеAssignment 2Программирование
03More Data Processing with Pandas17 материалов

More Data Processing with Pandas

Module 3 Jupyter NotebooksЛабораторнаяMerging DataframesВидеоHandling Conflicts between DataframesВидеоConcatenating DataFramesВидеоPandas Idioms, Part 1ВидеоPandas Idioms, Part 2ВидеоGroup by, Part 1ВидеоGroup by, Part 2ВидеоGroup by, Part 3ВидеоScalesВидеоPivot TableВидеоDate/Time FunctionalityВидеоWorking with Dates in a DataframeВидеоPractice Quiz: More Data Processing with PandasЗадание

Module 3 Assignment

Module 3 Textbook Reading AssignmentЧтениеQuiz 3 ЗаданиеAssignment 3Программирование
04Answering Questions with Messy Data11 материалов

Beyond Data Manipulation

Module 4 Jupyter NotebooksЛабораторнаяBasic Statistical TestingВидеоOther Forms of Structured DataВидеоScience Isn't Broken: p-hackingЧтениеGoodhart's LawЧтениеThe 5 Graph Algorithms that you should knowЧтение

Module 4 Assignment

Assignment 4ПрограммированиеFinal Quiz ЗаданиеPost-Course SurveyЧтениеKeep Learning with Michigan Online!ЧтениеProgress Note from Christopher BrooksЧтение
Видео
Practice Quiz: DataFrameЗадание