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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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 : Diagrammes de dispersion
- Catégorie : Visualisation des données
- Catégorie : Traitement des données
- Catégorie : Traitement des données
- Catégorie : Manipulation de données
- Catégorie : Science des données
- Catégorie : Analyse exploratoire des données
- Catégorie : Importation/exportation de données
- Catégorie : Prétraitement des données
- Catégorie : Analyse des données
- Catégorie : Histogramme
- Catégorie : Intégration des données
- Catégorie : Nettoyage des données
- Catégorie : Logiciel de visualisation de données
- Catégorie : Matplotlib
- Catégorie : Tracé (graphique)
- Catégorie : Tableaux croisés dynamiques et graphiques
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : NumPy
- Catégorie : Pandas (paquetage Python)
- Catégorie : Programmation Python
Détails à connaître
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Évaluations
7 devoirs
Enseigné en Anglais
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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.
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
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Révisé le 29 sept. 2022
Excellent in depth teaching methodology. I learned how to apply python programming skills from the first course in the series to data anaysis!
KG
Révisé le 12 avr. 2021
Excellent course. Assignments /home work explaination need to be rethought. Special thanks to Jahnavi for helping through out the course.
ER
Révisé le 29 janv. 2021
Units Tests in the assignements are a bit buggy but they do give scope to research. Would be nice if the questions then are to the point.
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