Le cours "Compréhension et Visualisation des données" fournit aux étudiants les concepts statistiques essentiels pour comprendre et analyser efficacement les ensembles de données. Les participants apprendront la tendance centrale, la variation, la localisation, la corrélation et d'autres mesures statistiques fondamentales. En outre, le cours présente les techniques de visualisation des données à l'aide des packages Pandas, Matplotlib et Seaborn, permettant aux étudiants de présenter les données visuellement avec des tracés appropriés pour une communication précise et efficace.Objectifs d'apprentissage : 1. Comprendre et communiquer les différents aspects des statistiques des ensembles de données, y compris les mesures de tendance centrale, de variation, de localisation et de corrélation. 2. Comprendre les concepts statistiques de base et les utiliser pour décrire efficacement les caractéristiques des ensembles de données. 3. Utiliser Pandas pour la manipulation et la préparation des données afin de poser les bases de la visualisation des données. 4. Maîtriser l'utilisation de Matplotlib et Seaborn pour créer des visualisations de données précises et significatives. 5. Choisir les types de tracés appropriés pour différents types de données et questions de recherche afin d'améliorer la compréhension et la communication des données. Tout au long du cours, les étudiants s'engageront activement dans des exercices pratiques et des projets, ce qui leur permettra d'explorer les concepts statistiques, de mener des analyses de données et de communiquer efficacement des idées à travers des visualisations convaincantes. Tout au long du cours, les étudiants s'engageront activement dans des exercices pratiques et des projets qui impliquent l'analyse statistique et la visualisation des données. À la fin du cours, les participants seront dotés des connaissances et des compétences nécessaires pour explorer, analyser et communiquer efficacement des idées à partir d'ensembles de données grâce à des statistiques descriptives et à des visualisations convaincantes.
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Compréhension et visualisation des données
Ce cours fait partie de Spécialisation Traitement des données avec Python
Enseigné en Français (doublage IA)
Instructeur : Di Wu
2 626 déjà inscrits
Inclus avec
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Comprendre et communiquer les différents aspects statistiques des ensembles de données, y compris les mesures de tendance centrale, de variation, de localisation et de corrélation.
Utiliser Pandas pour la manipulation et la préparation des données afin de poser les bases de la Visualisation des données.
Utiliser Matplotlib et Seaborn pour créer des visualisations de données précises et significatives.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Seaborn
- Catégorie : Analyse statistique
- Catégorie : Visualisation de Données
- Catégorie : Tracé (graphique)
- Catégorie : Manipulation de données
- Catégorie : Diagrammes de dispersion
- Catégorie : Storytelling de données
- Catégorie : Statistiques descriptives
- Catégorie : Graphiques en boîte
- Catégorie : Présentation des données
- Catégorie : Matplotlib
- Catégorie : Visualisation statistique
- Catégorie : Analyse des Données
- Catégorie : Programmation en Python
- Catégorie : Analyse de corrélation
- Catégorie : Logiciel de Visualisation de Données
- Catégorie : Statistiques
- Catégorie : Pandas (paquetage Python)
- Catégorie : Méthodes statistiques
- Catégorie : Analyse exploratoire des données (AED)
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Il y a 4 modules dans ce cours
La semaine "Statistiques des données" permet aux étudiants d'acquérir une compréhension fondamentale des statistiques dans le cadre de l'analyse des données. Vous explorerez les concepts statistiques essentiels, y compris les mesures de tendance centrale, de variation, de localisation, de corrélation et d'autres mesures statistiques clés. Cette semaine sert de base cruciale aux étudiants pour développer leurs compétences en matière d'analyse et d'interprétation des données.
Inclus
1 vidéo4 lectures1 devoir1 sujet de discussion
La semaine "Visualisation des données avec Pandas" se concentre sur l'utilisation du package Pandas pour créer des visualisations de données efficaces et perspicaces. Vous apprendrez diverses techniques de visualisation des données pour présenter et communiquer des données de manière claire et concise, améliorant ainsi votre capacité à tirer des informations précieuses des ensembles de données.
Inclus
1 vidéo2 lectures1 devoir1 sujet de discussion
La semaine "Visualisation des données avec Matplotlib" se concentre sur l'utilisation du paquetage Matplotlib pour créer des visualisations de données visuellement attrayantes et informatives. Vous apprendrez diverses techniques de visualisation des données pour présenter et communiquer efficacement des informations sur les données, ce qui vous permettra de tirer des informations précieuses des ensembles de données.
Inclus
1 vidéo2 lectures1 devoir1 sujet de discussion
La semaine "Visualisation des données avec Seaborn" se concentre sur l'utilisation du paquetage Seaborn pour créer des visualisations de données sophistiquées et visuellement attrayantes. Vous apprendrez diverses techniques de visualisation des données en cours d'utilisation de Seaborn pour présenter et communiquer efficacement des modèles et des relations de données complexes, ce qui vous permettra d'obtenir des informations précieuses à partir d'ensembles de données.
Inclus
1 vidéo2 lectures2 devoirs1 sujet de discussion
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