Logical Operations

Spécialisation "Using Data Science Tools in Python"

Ce spécialisation n'est pas disponible en Français (France)

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Logical Operations

Spécialisation "Using Data Science Tools in Python"

Use Python's Powerful Data Science Tools.

Use data science tools in Python to analyze, transform, and visualize data.

Bill Rosenthal

Instructeur : Bill Rosenthal

Inclus avec Coursera PlusEn savoir plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

4 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • In this Specialization, you will use various Python tools to load, analyze, manipulate, and visualize business data.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Data Science
  • Catégorie : Computer Programming
  • Catégorie : Data Processing
  • Catégorie : Scatter Plots
  • Catégorie : Data Visualization Software
  • Catégorie : Graphing
  • Catégorie : Data Visualization
  • Catégorie : Plot (Graphics)
  • Catégorie : Box Plots
  • Catégorie : Computer Programming Tools
  • Catégorie : Data Manipulation
  • Catégorie : Data Analysis
  • Catégorie : Matplotlib
  • Catégorie : Data Transformation
  • Catégorie : Software Development

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Python Programming
  • Catégorie : Pandas (Python Package)
  • Catégorie : Jupyter
  • Catégorie : Seaborn
  • Catégorie : NumPy

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Spécialisation - série de 3 cours

Python Data Science: Environment Setup

Python Data Science: Environment Setup

COURS 1, 2 heures

Ce que vous apprendrez

  • Evaluate and choose the right hardware, cloud, and library requirements for your projects.

  • Deploy a complete local workspace by installing the Anaconda distribution and navigating the system using command-line Conda tools.

  • Build, manage, and run your first data projects within the interactive Jupyter Notebook dashboard by configuring kernels, document cells, and menus.

  • Learn by doing. Perform guided, step-by-step hands-on activities on your own computer.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Package and Software Management
Catégorie : Jupyter
Catégorie : Seaborn
Catégorie : Software Installation
Catégorie : NumPy
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Pandas (Python Package)
Catégorie : Software Development
Catégorie : Computer Programming
Catégorie : System Configuration
Catégorie : Virtual Machines
Catégorie : Virtualization and Virtual Machines
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Matplotlib
Catégorie : Computer Programming Tools
Catégorie : Python Programming
Catégorie : Data Science
Python Data Science: NumPy

Python Data Science: NumPy

COURS 2, 4 heures

Ce que vous apprendrez

  • Speed up data processing with multi-dimensional NumPy arrays and utilizing built-in mathematical functions, masking, and broadcasting rules.

  • Import, export, and explore raw data using native loading commands.

  • Reshape and restructure complex datasets with advanced techniques.

  • Data files for this course are provided in the first course of this specialization, "Python Data Science: Environment Setup".

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : NumPy
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Data Management
Catégorie : Python Programming
Catégorie : Jupyter
Catégorie : Data Transformation
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Data Cleansing
Catégorie : Virtualization and Virtual Machines
Catégorie : Software Development
Catégorie : Data Science
Catégorie : Computer Programming
Catégorie : Virtual Machines
Catégorie : Data Manipulation
Catégorie : Data Import/Export
Catégorie : Computer Programming Tools
Python Data Science: pandas, Matplotlib, and Seaborn

Python Data Science: pandas, Matplotlib, and Seaborn

COURS 3, 10 heures

Ce que vous apprendrez

  • Clean and reshape tabular business data using Pandas DataFrames, handling missing values, and combining files using joins and groups.

  • Isolate exactly the data you need using index tools, comparison operators, and custom logical masks.

  • Build stunning visual reports ranging from standard bar charts and histograms to complex subplots, heatmaps, and linear regression charts.

  • Data files for this course are provided in the first course of this specialization, "Python Data Science: Environment Setup".

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Matplotlib
Catégorie : Seaborn
Catégorie : Pandas (Python Package)
Catégorie : Data Visualization
Catégorie : Data Transformation
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Computer Programming
Catégorie : Scatter Plots
Catégorie : Graphing
Catégorie : Box Plots
Catégorie : Software Development
Catégorie : Plot (Graphics)
Catégorie : Data Visualization Software
Catégorie : NumPy
Catégorie : Data Science
Catégorie : Python Programming
Catégorie : Jupyter
Catégorie : Data Manipulation
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Computer Programming Tools

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Instructeur

Bill Rosenthal
Logical Operations
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