Ce cours propose une introduction aux techniques de base de la science des données en utilisant Python. Les étudiants sont initiés à des concepts de base tels que les cadres de données et l'assemblage de données, et apprennent à utiliser des bibliothèques d'analyse de données telles que pandas, numpy et matplotlib. Ce cours donne un aperçu du chargement, de l'inspection et de l'interrogation des données du monde réel, et de la manière de répondre aux questions de base sur ces données. Les étudiants acquerront des compétences en matière d'agrégation et de synthèse de données, ainsi que de visualisation de données de base.
Analyse de données à l'aide de Python
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Analyse de données à l'aide de Python
Ce cours fait partie de Spécialisation Introduction à la programmation avec Python et Java
Instructeur : Brandon Krakowsky
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Inclus avec 
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4.5
(413 avis)
niveau Débutant
Expérience recommandée
Planning flexible
Env. 17 heures
Apprenez à votre propre rythme
93%
La plupart des étudiants ont apprécié ce cours
Ce que vous apprendrez
Appliquer les techniques de base de la science des données en utilisant Python
Comprendre et appliquer des concepts fondamentaux tels que les cadres de données et la jonction de données, et utiliser des bibliothèques d'analyse de données telles que pandas, numpy et matplotlib
Démontrer comment charger, inspecter et interroger des données du monde réel, et répondre à des questions de base sur ces données
Analyser davantage les données en appliquant les compétences acquises en matière d'agrégation et de synthèse des données, ainsi que de visualisation des données de base
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Analyse des Données
- Catégorie : Programmation en Python
- Catégorie : Programmation Informatique
- Catégorie : Logiciel d'analyse des données
- Catégorie : Gestion des données
- Catégorie : structures de données
- Catégorie : Principes de programmation
- Catégorie : Visualisation de Données
- Catégorie : Résolution de problèmes
Détails à connaître
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Évaluations
7 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 3 modules dans ce cours
Ce premier module offre aux étudiants une vue d'ensemble du chargement, de l'inspection et de l'exploration des données à l'aide de la simple bibliothèque csv de Python. Pour commencer, ce module comprend une brève présentation de Jupyter Notebook et un examen concis des bases de Python, y compris les structures de données, les boucles et les fonctions. Ce module présente aux étudiants une analyse approfondie des données stockées dans un fichier .csv, y compris les requêtes de base, les approches pour traiter les erreurs de données, et comment filtrer et trier les données sur la base d'une variété de critères.
Inclus
8 vidéos10 lectures3 devoirs1 devoir de programmation
Dans ce module, les étudiants sont initiés aux concepts de base tels que le cadre de données (Data Frame) et la jointure de données. Ils utiliseront pandas, une bibliothèque d'analyse de données standard, pour charger et interroger des données réelles et répondre à des questions sur ces données. Ce module montre comment effectuer un filtrage et une indexation avancés, découper des sous-ensembles de données, restreindre les attributs de données dans les résultats des requêtes et effectuer des calculs de base sur les données. Vous apprendrez également à construire un système de recommandation simple, à nettoyer les données, à gérer les valeurs manquantes et à créer de nouvelles données.
Inclus
14 vidéos5 lectures2 devoirs2 devoirs de programmation
Ce module va plus loin dans l'analyse des données en fournissant une vue d'ensemble du processus d'agrégation, de synthèse et de visualisation des données. Les étudiants sont initiés au concept de regroupement et d'indexation des données, et à la manière d'afficher les résultats dans un tableau croisé dynamique à l'aide de pandas. Ce module montre également comment préparer et visualiser des données à l'aide d'un histogramme et d'un nuage de points dans Jupyter Notebook. Les étudiants acquerront des compétences en matière d'agrégation et de synthèse des données, ainsi que de visualisation des données de base. En outre, les étudiants auront l'occasion d'utiliser des bibliothèques d'analyse de données telles que numpy et matplotlib.
Inclus
18 vidéos6 lectures2 devoirs2 devoirs de programmation
Instructeur
Évaluations de l’enseignant
4.5 (142 évaluations)Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Analyse des Données
University of Michigan
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
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.
Étudiant(e) depuis 2020
’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.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
4.5
413 avis
- 5 stars
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YS
5
Révisé le 13 nov. 2022
Good! It is probably challenging sometimes, but it is not very tough generally speaking. A little drawback might be that it didn't help me build up data analytical thinking vey much.
KT
5
Révisé le 18 nov. 2022
Very instructive course with a good level of exercises, easy to understand but we must focus
FM
5
Révisé le 8 janv. 2022
this course was perfect for me, I learned alot from it.I want to thank Jahnavi Chowdary quck reply and you helping me through out, you also deserve five stars
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Foire Aux Questions
les seules mathématiques dont les apprenants auront besoin pour cette Specializations sont l'arithmétique et des concepts de base en logique.
Si vous avez apprécié ce cours, nous vous recommandons les cours 1, 3 et 4 de la série !
Si vous souhaitez apprendre les bases de l'informatique au-delà des bases de la programmation, envisagez de vous inscrire au Master of Computer and Information and Technology (MCIT) de l'Université de Pennsylvanie, un programme de master en informatique de l'Ivy League destiné aux personnes n'ayant pas de formation en informatique. Pour une expérience sur le campus, explorez ici. Si vous préférez un environnement en ligne, postulez au MCIT en ligne. En fait, les cours de cette série sont également utilisés dans le cadre du programme de diplôme en ligne ! Le certificat de Specializations sera considéré favorablement par le comité d'admission, n'oubliez donc pas de le mentionner lors de votre candidature.
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