Is this course really 100% online? Do I need to attend any classes in person?

This course is completely online, so there’s no need to show up to a classroom in person. You can access your lectures, readings and assignments anytime and anywhere via the web or your mobile device.

What is the refund policy?

If you subscribed, you get a 7-day free trial during which you can cancel at no penalty. After that, we don’t give refunds, but you can cancel your subscription at any time. See our full refund policy.

Can I just enroll in a single course?

Yes! To get started, click the course card that interests you and enroll. You can enroll and complete the course to earn a shareable certificate. When you subscribe to a course that is part of a Specialization, you’re automatically subscribed to the full Specialization. Visit your learner dashboard to track your progress.

Is financial aid available?

Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

Can I take the course for free?

No, you cannot take this course for free. When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. If you cannot afford the fee, you can apply for financial aid.

Spécialisation Data-Oriented Python Programming and Debugging

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

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Spécialisation Data-Oriented Python Programming and Debugging

Write and systematically debug Python code. Develop readable and reproducible Python code while investigating, manipulating, and analyzing real-world data using Python libraries.

Instructeurs : Anthony Whyte

Inclus avec Coursera Plus

Série de 4 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

4.0

(7 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

4 mois à raison de 5 heures par semaine

Planning flexible

Obtenir une qualification professionnelle

Partagez votre expertise avec les employeurs

Série de 4 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

4.0

(7 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

4 mois à raison de 5 heures par semaine

Planning flexible

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Ce que vous apprendrez

Effective use of modules, functions, and object methods in data-driven computing.
Competent independent debugging and self-help skills in Python.
Proficient programming with common data structures such as arrays and DataFrames using libraries like NumPy and pandas.

Vue d'ensemble

In “Data-Oriented Python Programming and Debugging,” you will develop Python debugging skills and learn best practices, helping you become a better data-oriented programmer. Courses in the series will explore how to write and debug code, as well as manipulate and analyze data using Python’s NumPy, pandas, and SciPy libraries. You’ll rely on the OILER framework – Orient, Investigate, Locate, Experiment, and Reflect – to systematically approach debugging and ensure your code is readable and reproducible, ensuring you produce high-quality code in all of your projects. The series concludes with a capstone project, where you’ll use these skills to debug and analyze a real-world data set, showcasing your skills in data manipulation, statistical analysis, and scientific computing.

Compétences que vous acquerrez

Outils que vous découvrirez

Ce qui est inclus

Certificat partageable

Ajouter à votre profil LinkedIn

Enseigné en Anglais

4 exercices pratiques

Améliorez votre expertise en la matière

Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
Développez une compréhension approfondie de concepts clés
Obtenez un certificat professionnel auprès de University of Michigan

Spécialisation - série de 4 cours

Python Debugging: A Systematic Approach

COURS 110 heuresVoir le cours

Ce que vous apprendrez

Use Jupyter Notebook to implement basic Python workflows and constructs.
Apply the OILER framework for debugging many common Python bugs.
Use official Python documentation to enhance understanding of different programming formats.
Interpret Python error messages to resolve runtime execution issues.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Debugging

Catégorie : Data-oriented programming

Catégorie : Technical Support

Catégorie : Python Programming

Catégorie : Data Manipulation

Catégorie : Maintainability

Catégorie : Data Analysis

NumPy and Pandas Basics for Future Data Scientists

COURS 210 heuresVoir le cours

Ce que vous apprendrez

Create and manipulate NumPy arrays, including performing basic arithmetic operations and handling missing data.
Apply advanced NumPy techniques such as broadcasting, masking, and aggregation functions.
Construct and modify pandas DataFrames and Series, use methods to filter and inspect data, and handle missing data.
Utilize pandas for data aggregation, summary statistics, and dataframe merging to analyze a real dataset.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Critical Thinking

Catégorie : Data Processing

Catégorie : Debugging

Catégorie : Data Analysis

Catégorie : Numerical Analysis

Statistics with Python Using NumPy, Pandas, and SciPy

COURS 315 heuresVoir le cours

Ce que vous apprendrez

Use vector operations in NumPy for applied mathematics.
Visualize and analyze data distributions using NumPy and SciPy.
Use statistics to describe patterns in data distributions.
Conduct statistical inference using hypothesis testing with computational methods.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Statistics

Catégorie : Python Programming

Catégorie : Data Analysis

Catégorie : Descriptive Statistics

Catégorie : Data-oriented programming

Python Debugging Capstone Project: Fixing and Extending Code

COURS 415 heuresVoir le cours

Ce que vous apprendrez

Independently debug a variety of code issues.
Interpret and implement evolving project requirements.
Import, clean, and manipulate data acquired from remote sources.
Deliver notebooks that can be read, run, and reproduced.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Python Programming

Catégorie : Data Analysis

Catégorie : Data Manipulation

Obtenez un certificat professionnel

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Instructeurs

Anthony Whyte

University of Michigan

4 Cours2 409 apprenants

Paul Resnick

University of Michigan

13 Cours562 855 apprenants

Elle O'Brien

University of Michigan

10 Cours6 177 apprenants

Offert par

University of Michigan

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Felipe M.

Étudiant(e) depuis 2018

’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

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’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

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