Dans ce cours, vous développerez des compétences essentielles pour transformer des données brutes dans des formats prêts pour l'analyse - une base essentielle pour tout flux de travail de science des données. Vous maîtriserez les techniques d'importation de données à partir de diverses sources, la manipulation d'ensembles de données complexes et l'optimisation des structures de données pour l'analyse. En travaillant avec des ensembles de données réelles provenant de nos études de cas EngageMetrics et MediTrack, vous acquerrez une expérience pratique de la préparation des données qui se traduira directement dans des scénarios professionnels. À la fin du cours, vous serez en mesure de : - Importer des données dans Python à partir de fichiers CSV, de feuilles de calcul Excel et d'API - Créer, gérer et manipuler des DataFrames.
De l'état brut à l'état prêt : Préparation des données en Python
De l'état brut à l'état prêt : Préparation des données en Python
Ce cours fait partie de Spécialisation "Python pour l'analyse de données dans le monde réel"
Instructeur : Coursera
Inclus avec
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niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
9 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Data Transformation
- Catégorie : Data Preprocessing
- Catégorie : Data Manipulation
- Catégorie : Data Integration
- Catégorie : Data Import/Export
- Catégorie : Extract, Transform, Load
- Catégorie : Data Cleansing
- Catégorie : Data Pipelines
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : NumPy
- Catégorie : Pandas (Python Package)
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
2 devoirs
Enseigné en Anglais
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Ce cours fait partie de la Spécialisation "Python pour l'analyse de données dans le monde réel"
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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