Chevron Left
Analyze Box Office Data with Seaborn and Python(으)로 돌아가기

Coursera Project Network의 Analyze Box Office Data with Seaborn and Python 학습자 리뷰 및 피드백

4.5
별점
174개의 평가

강좌 소개

Welcome to this project-based course on Analyzing Box Office Data with Seaborn and Python. In this course, you will be working with the The Movie Database (TMDB) Box Office Prediction data set. The motion picture industry is raking in more revenue than ever with its expansive growth the world over. Can we build models to accurately predict movie revenue? Could the results from these models be used to further increase revenue? We try to answer these questions by way of exploratory data analysis (EDA) in this project and the next. The statistical data visualization libraries Seaborn and Plotly will be our workhorses to generate interactive, publication-quality graphs. By the end of this course, you will be able to produce data visualizations in Python with Seaborn, and apply graphical techniques used in exploratory data analysis (EDA). This course runs on Coursera's hands-on project platform called Rhyme. On Rhyme, you do projects in a hands-on manner in your browser. You will get instant access to pre-configured cloud desktops containing all of the software and data you need for the project. Everything is already set up directly in your internet browser so you can just focus on learning. For this project, you’ll get instant access to a cloud desktop with Python, Jupyter, and scikit-learn pre-installed. Notes: - You will be able to access the cloud desktop 5 times. However, you will be able to access instructions videos as many times as you want. - This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions....

최상위 리뷰

AD

2020년 6월 5일

Everything taught was understood. Well explained. Looking for more projects from the instructor! Thank you! It was a great experience and I learnt a lot !

MA

2020년 12월 22일

Mr. Kekre was elaborative, clear, neat, and direct in illustrating the project, this is not overpraising; I would like to attend more projects for him.

필터링 기준:

Analyze Box Office Data with Seaborn and Python의 27개 리뷰 중 1~25

교육 기관: Mario C M

2020년 6월 9일

교육 기관: Ritesh S

2020년 5월 26일

교육 기관: Kalaiarasi N

2020년 6월 3일

교육 기관: Aparajita D

2020년 6월 6일

교육 기관: M B A

2020년 12월 23일

교육 기관: Raghav G

2020년 7월 30일

교육 기관: Nihar S

2020년 5월 11일

교육 기관: Deleted A

2020년 5월 13일

교육 기관: daniel s

2020년 5월 30일

교육 기관: Veeramanickam M

2020년 4월 23일

교육 기관: Joey L

2020년 5월 21일

교육 기관: HAY a

2020년 8월 20일

교육 기관: Archit M

2020년 6월 22일

교육 기관: Ma. A S

2020년 10월 3일

교육 기관: Gregory G J

2021년 1월 9일

교육 기관: cristhian e c t

2021년 1월 4일

교육 기관: tale p

2020년 6월 17일

교육 기관: Anantharaman K

2020년 7월 12일

교육 기관: Ananna B

2020년 5월 21일

교육 기관: Rohan L

2020년 5월 4일

교육 기관: Bahar R

2020년 5월 28일

교육 기관: Manzil-e A K

2020년 7월 26일

교육 기관: Muhammad A B

2020년 8월 12일

교육 기관: Jorge G

2021년 2월 25일

교육 기관: Amal N L

2020년 7월 23일