课程主页: https://www.coursera.org/learn/python-data-analysis
在当今数据驱动的时代，数据科学已经成为许多行业的核心部分。如果你想掌握基础的编程技能并了解如何使用Python进行数据分析，那么Coursera上的《Python数据科学入门》课程就是一个理想的选择。
本课程以Python编程环境为起点，着重于基础编程技巧的学习，包括使用Lambda函数、读取和处理CSV文件，以及numpy库的基本操作。此外，课程还将介绍流行的数据科学库pandas，帮助学生掌握数据操作和清理的技巧。
### 课程大纲:
1. **Python数据操作基础**: 这一周将介绍数据科学的基本概念，复习数据科学家常用的Python功能和特性，并学习如何使用Coursera的Jupyter Notebook进行讲座。
2. **使用Pandas进行基本数据处理**: 学生将学习如何使用pandas这个强大的数据清理与处理工具包，掌握如何将数据读取为DataFrame结构、如何查询这些结构。
3. **Pandas进阶数据处理**: 本周深度理解pandas库，学习如何合并DataFrames、生成摘要表、将数据分组，以及如何处理日期，最后还会有一个更具挑战性的编程作业。
4. **应对杂乱数据的问题**: 学生将在这一周学习多种统计技术，包括分布、抽样和t检验等，同时讨论科学与第四范式的兴起——数据驱动的发现。
在课程的最后，学习者将会掌握如何使用Python和pandas进行数据分析的核心技能，为未来深入数据科学打好基础。如果你打算进一步进入数据科学领域，这门课程的学习将是必不可少的踏板。无论你是初学者还是拥有一定基础的学习者，这门课程都将为你提供丰厚的知识收获，帮助你更好地理解数据处理与分析的方方面面。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/python-data-analysis