Le cours "Data wrangling project" offre aux étudiants l'opportunité d'appliquer les connaissances acquises tout au long de la spécialisation dans un projet réel de data wrangling de leur intérêt. Les participants suivront le pipeline de Data wrangling étape par étape, de l'identification des sources de données au traitement et à l'intégration des données, afin d'obtenir un ensemble de données fin prêt pour l'analyse. Ce cours permet aux étudiants d'acquérir une expérience pratique du processus de Data wrangling et les prépare à gérer des défis de données complexes dans des scénarios du monde réel. Tout au long du cours, les étudiants travailleront sur leur projet de Data wrangling, en appliquant les connaissances et les compétences acquises dans chaque module pour obtenir un ensemble de données affiné et bien préparé. À la fin du cours, les participants maîtriseront le processus de Data wrangling et seront prêts à relever des défis de données du monde réel dans divers domaines.
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Projet d'analyse de données avec Python
Ce cours fait partie de Spécialisation Traitement des données avec Python
Enseigné en Français (doublage IA)
Instructeur : Di Wu
Inclus avec
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Lancer et mener un projet de Data wrangling pour passer des données brutes à un ensemble de données affinées en vue de l'analyse.
Appliquer les techniques de Data wrangling apprises dans le cadre de la Spécialisation pour traiter des scénarios de données réels.
Utiliser efficacement les bibliothèques et les outils Python pour les tâches de Data wrangling. Communiquer et présenter efficacement les résultats du Data wrangling aux parties prenantes.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Réduction de dimensionnalité
- Catégorie : Analyse exploratoire des données (AED)
- Catégorie : Analyse des Données
- Catégorie : Traitement des données
- Catégorie : Transformation de données
- Catégorie : Qualité des données
- Catégorie : Tableaux croisés dynamiques et graphiques
- Catégorie : Nettoyage des données
- Catégorie : Intégration de données
- Catégorie : Collecte de données
- Catégorie : Data mining
- Catégorie : Visualisation de Données
- Catégorie : Data wrangling
- Catégorie : Visualisation statistique
- Catégorie : Validation des données
- Catégorie : Manipulation de données
- Catégorie : Analyse statistique
Détails à connaître
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5 devoirs
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
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Il y a 5 modules dans ce cours
Dans cette semaine d'introduction, vous allez acquérir une compréhension du pipeline de Data wrangling, qui sert d'approche structurée pour transformer les données brutes en un ensemble de données nettoyées et organisées pour l'analyse. Vous apprendrez les étapes clés impliquées dans le pipeline, jetant les bases pour le reste du cours.
Inclus
3 lectures1 devoir
Au cours de cette semaine, vous apprendrez à identifier et à définir la portée et les objectifs de votre projet de Data wrangling. Vous explorerez diverses sources de données, comprendrez leur structure et évaluerez la pertinence de chaque source pour le projet.
Inclus
3 lectures1 devoir
Cette semaine couvre l'étape de la collecte et de l'intégration des données du processus de Data wrangling. Vous apprendrez les techniques de collecte des données, la validation des données collectées et l'intégration des données provenant de sources multiples.
Inclus
3 lectures1 devoir
Cette semaine est consacrée à l'acquisition d'une compréhension globale de l'ensemble de données par le biais de l'analyse statistique et de la visualisation des données. Vous apprendrez à réaliser des statistiques descriptives, à créer des visualisations informatives et à mener une analyse exploratoire des données (AED).
Inclus
3 lectures1 devoir
Au cours de cette semaine, vous allez vous plonger dans les techniques essentielles de traitement et de manipulation des données. Vous apprendrez à gérer les valeurs manquantes, à détecter et à traiter les valeurs aberrantes, à effectuer l'échantillonnage des données et la réduction de la dimensionnalité, à appliquer la mise à l'échelle et la discrétisation des données, et à explorer les cubes de données et les tableaux croisés dynamiques.
Inclus
9 lectures1 devoir1 sujet de discussion
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Instructeur
Offert par
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Statut : Essai gratuitUniversity of Colorado Boulder
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