-
Этот заключительный курс позволит получить представление о том, как аналитики данных работают с данными в реальных условиях.
Вы узнаете о данных о местоположении и различных поставщиках данных о местоположении, таких как Foursquare. Изучите принцип обращения REST API к Foursquare API для получения данных о местах проведения мероприятий в различных районах в любой стране мира. Также вы узнаете о творческом подходе, применяемом в случае недоступности данных и позволяющем выполнить извлечение данных из Интернета и посредством анализа HTML-кода. Вы будете применять Python и библиотеку Pandas для работы с данными, что поможет вам усовершенствовать навыки изучения и анализа данных.
В конце вы сможете пользоваться библиотекой Folium для улучшения карт геопространственных данных и для предоставления своих результатов и выводов.
Если вы пройдете этот курс и получите сертификат Coursera, вы также можете получить цифровой значок IBM.
ОГРАНИЧЕННОЕ ПРЕДЛОЖЕНИЕ: приобретите подписку всего за 39 долл. США в месяц и получите доступ к упорядоченным по уровням материалам и сертификат по окончании курса.
Overview
Syllabus
-
- Введение
- В этом модуле вы узнаете о содержании заключительного курса и контексте проекта, над которым вы будете работать. Узнаете о различных поставщиках данных о местоположении и о том, из чего обычно состоят данные о местоположении. В конце вам необходимо будет отправить ссылку на новый репозиторий под учетной записью Github, посвященный этому курсу.
- Foursquare API
- В этом модуле вы детально ознакомитесь с Foursquare, провайдером данных о местоположении, которым вы будете пользоваться в этом курсе, и его программным интерфейсом (API). Фактически вы узнаете о том, как создать учетную запись разработчика Foursquare и использовать свои учетные данные для поиска ближайших мест проведения мероприятий, изучения конкретного места и поиска популярных мест в заданной области.
- Сегментирование и кластеризация районов
- В этом модуле вы узнаете о кластеризации методом k-средних, что является формой свободного обучения. Затем с помощью Foursquare API выполните сегментирование и кластеризацию районов Нью-Йорка. Кроме того, вы узнаете, как извлечь веб-сайт и проанализировать HTML-код с помощью пакета Beautifulsoup в Python, а также преобразовывать данные в кадр данных Pandas.
- «Битва районов»
- В этом модуле вы начнете работать над заключительным проектом. Вы четко определите задачу и обсудите данные, которые будете использовать для ее решения.
- «Битва районов» (продолжение)
- В этом модуле вы выполните остальные задания, чтобы завершить заключительный проект. По завершении проекта вы отправите отчет на рассмотрение коллегам по курсу.
