python线上课程推荐,coursera上有哪些值得学习的Python,数据分析的课程

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python线上课程推荐

coursera上有哪些值得学习的Python,数据分析的课程

腾讯课堂等)有哪些值得推荐的 Python 教程

coursera上有哪些值得学习的Python,数据分析的课程

python线上课程推荐

    Python线上课程有很多,可以根据自己的需求选择合适的课程。

     100 Days of Code: The Complete Python Pro Bootcamp for 2023:这是一个采用100天学习计划、每天都有新的概念、编程挑战和项目任务的Python课程,总课时为60h。

     Programming for Everybody (Getting Started with Python):该课程的目标是让学习者能够使用Python编写简单的程序,并理解基本的编程原理和技术,强调实际应用场景,例如从Web数据中提取信息、处理文本文件和解析数据等,大约19小时,提供certificate。

     Python Tutorial - Python Full Course for Beginners:这是Mosh油管里的免费学python视频,总时长6h。

     Python for Beginners, Full Course:这是FreeCodeCamp油管频道提供的python学习视频,采用互动方式,通过实时演示和编程示例,帮助学习者理解和应用Python编程的概念,总时长4+h。

     Udemy上的Python 3入门到精通课程:适合学习Python基础知识。

     Coursera上的Python for Data Science and AI课程:适合学习Python数据分析。

     edX上的Python Web开发:Django课程:适合学习Python Web开发。

    除此之外,还有许多优秀的Python线上课程,可以根据自己的学习需求选择合适的课程。

coursera上有哪些值得学习的Python,数据分析的课程

01- Toolbox of Data Scientist

介绍数据科学一些基本的概念,教你怎么开始使用github,安装R,等等。

4quiz,最后final project就是开通github账号然后进行一些操作什么的。

无coding,难度较低。

02- R Programming

就是R programming啦。

Quiz较简单。

programming assignment有三个,需要coding,对于我这个之前从来没用过github不会编程的菜鸟来讲还是蛮有难度的。

06- Statistical Inference

统计学基本知识,有统计学基础的话学起来还挺轻松。

4个quiz,final project有两部分,简单分析一些数据,不难。

没有coding任务,但是做quiz和分析数据的时候需要用到R programming

目前正在修03- Getting & Cleaning Data

·University of Michigan的Learn to Program and Analyze Data with Python,四门课+一个capstone。

顾名思义,以Python为主干。

目前只修了第一门Programming for Everybody (Getting Started with Python)。

怎么说呢……这门课真的是……太简单了……

身为一个编程几乎无基础的小弱,两天就上完了……

特么的print ‘hello world’都能算一个assignment我也是醉了…… ...

腾讯课堂等)有哪些值得推荐的 Python 教程

学习Python编程语言,是大家走入编程世界的最理想选择。

无论是学习任何一门语言,基础知识,就是基础功非常的重要

找一个有丰富编程经验的老师或者师兄带着你会少走很多弯路, 你的进步速度也会快很多,无论我们学习的目的是什么,不得不说Python真的是一门值得你付出时间去学习的优秀编程语言。

在选择培训时一定要多方面对比教学,师资,项目,就业等,慎重选择。

coursera上有哪些值得学习的Python,数据分析的课程

关于Python:

1. 完全0基础 推荐Umich的 programming for everyone 的 specialization

2. 难度稍微大一点的,推荐Rice的计算机基础

3. 更加有难度的 推荐EDX平台上MIT的python

关于数据分析:

我知道的就2点:

1. JHU的数据科学有点水 圈钱课!

2. R语言必备!所以强推Duke的统计分析

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