This mini-course is intended to for you to demonstrate foundational Python skills for working with data. This course primarily involves completing a project in which you will assume the role of a Data Scientist or a Data Analyst and be provided with a real-world data set and a real-world inspired scenario to identify patterns and trends.
IBM 기술 네트워크이 강좌에 대하여
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중급 단계
You should have completed the prerequisite courses needed or have proficient knowledge in working with Python and Data.
완료하는 데 약 8시간 필요
영어
직원에게 수요가 높은 기술을 교육하면 회사가 이점을 얻을 수 있습니까?
비즈니스를 위한 Coursera 경험해 보기배울 내용
Play the role of a Data Scientist / Data Analyst working on a real project.
Demonstrate your Skills in Python - the language of choice for Data Science and Data Analysis.
Apply Python fundamentals, Python data structures, and working with data in Python.
Build a dashboard using Python and libraries like Pandas, Beautiful Soup and Plotly using Jupyter notebook.
귀하가 습득할 기술
- Data Science
- Python Programming
- Data Analysis
- Pandas
- Jupyter notebooks
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강의 계획표 - 이 강좌에서 배울 내용
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Crowdsourcing Short squeeze Dashboard
완료하는 데 8시간 필요
2개 동영상 (총 10분), 8 개의 읽기 자료, 8 개의 테스트
검토
- 5 stars71.54%
- 4 stars17.06%
- 3 stars5.43%
- 2 stars2.52%
- 1 star3.42%
PYTHON PROJECT FOR DATA SCIENCE의 최상위 리뷰
SK 제공2021년 10월 5일
Best course so far, under the IBM Data Science professional certificate program. It is heavy on the practical side, which is a good thing as it gives the person a more hands-on experience.
MN 제공2022년 9월 5일
Well explained and usefull discussion forums. Be patient and try again and/or look for answers when you dont get the rigth answer. It's a natural evolution of Python for AI course !
CH 제공2021년 2월 24일
I enjoyed this class. It has less lecture and more figuring things out. It was not in my original certificate program, and I decided to go upgrade and pick it up. Glad I did.
DM 제공2022년 2월 27일
Had a few issues with my IBM Cloud account and adding the Jupyter notebook but the help\response was great so was resolved quickly.
Great material that can defintely be applied to work experiences.
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