Examiner l'interaction entre les principes commerciaux et l'analytique des données.
Posez les bases de l'analytique des données en installant et en utilisant un langage d'analytique des données, un environnement de développement intégré (IDE) et des modules clés.
Manipuler les types de données les plus couramment utilisés à l'aide de fonctions.
Développer des approches efficaces et faciles à lire pour l'assemblage et le traitement des données à des fins d'analyse.
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Solutions pour les entreprises
Solutions pour les entreprises
Catégorie : Prétraitement des données
Prétraitement des données
Catégorie : Analyse de l'activité
Analyse de l'activité
Catégorie : Analyse du flux de travail de l'entreprise
Analyse du flux de travail de l'entreprise
Catégorie : Analyse des données
Analyse des données
Catégorie : Analyse descriptive
Analyse descriptive
Catégorie : Analyse
Analyse
Catégorie : Prise de décision fondée sur des données
Prise de décision fondée sur des données
Catégorie : Présentation des données
Présentation des données
Outils que vous découvrirez
Catégorie : Programmation Python
Programmation Python
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5 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 4 modules dans ce cours
Presque tous les aspects de l'entreprise sont affectés par l'analytique des données. Pour que les entreprises puissent tirer parti de l'analytique des données, elles ont besoin de dirigeants qui comprennent le flux de travail analytique de l'entreprise. Ce cours répond au déficit de compétences humaines en fournissant un ensemble fondamental de compétences en traitement de données qui peuvent être appliquées à de nombreux contextes d'affaires.
Dans ce cours, vous utiliserez Python, un langage d'analyse de données largement adopté, pour préparer efficacement les données d'entreprise pour les outils analytiques tels que les algorithmes et les visualisations. Le nettoyage, la transformation, l'agrégation et le remodelage des données constituent une étape essentielle, mais peu visible, du flux de travail analytique des données.
En apprenant à utiliser Python pour préparer les données à l'analyse, vous acquerrez de l'expérience dans l'utilisation d'environnements de développement intégré (IDE) qui simplifient le codage, soutiennent l'exploration des données et vous aident à partager les résultats de manière efficace.
Au fur et à mesure que vous découvrirez le flux de travail de l'analyse commerciale, vous examinerez également l'interaction entre les principes commerciaux et l'analytique des données. Plus précisément, vous explorerez comment la délégation, le contrôle et la faisabilité influencent la manière dont les données sont traitées. Vous découvrirez également des exemples de problèmes commerciaux qui peuvent être résolus grâce à l'automatisation des données et à l'analytique, ainsi que des méthodes de communication des résultats analytiques des données qui ne nécessitent pas de copier-coller d'une plateforme à l'autre.
Dans ce module, vous serez initié (1) au cadre FACT pour aborder l'analytique commerciale, et (2) à Python et à l'utilisation de JupyterLab ou Google Colab pour exécuter des analyses de base.
Inclus
20 vidéos8 lectures2 devoirs1 sujet de discussion1 plugin
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20 vidéos•Total 118 minutes
Introduction au cours•5 minutes
Rencontre avec le professeur Ron Guymon•4 minutes
L'impact de la communauté Gies•2 minutes
Module 1 Introduction•7 minutes
Vue d'ensemble de l'analyse d'entreprise•4 minutes
Exemples d'analyses d'entreprise•8 minutes
Cadre FACT•8 minutes
Pourquoi Python pour l'analytique d'entreprise ?•1 minute
Accoutrements en Python•4 minutes
Python et les environnements de développement intégré (IDE)•7 minutes
Installation de Python à l'aide de JupyterLab Desktop (recommandé pour les utilisateurs de Windows et de Mac)•6 minutes
Installer Python avec Homebrew et Pyenv (pour les utilisateurs avancés de Mac)•7 minutes
Installer Python à partir de Python.org pour Windows (pour les utilisateurs avancés de Windows)•5 minutes
Un exemple de flux de travail avec JupyterLab•9 minutes
Visite de JupyterLab•8 minutes
Utilisation des fichiers du Bloc-notes interactif Python (IPYNB)•9 minutes
Visite du Bloc-notes Jupyter Notebook•3 minutes
Calculs de base avec Python•8 minutes
Google Colab - Une version en ligne de Bloc-notes•9 minutes
Module 1 Conclusion•3 minutes
8 lectures•Total 80 minutes
Syllabus•10 minutes
Glossaire•10 minutes
À propos des forums de discussion•10 minutes
L'enseignement en ligne au Gies College of Business•10 minutes
Mise à jour de votre profil•10 minutes
Module 1 : Vue d'ensemble•10 minutes
Module 1 Lectures•10 minutes
Installation de Python et de JupyterLab : Commencer ici•10 minutes
2 devoirs•Total 30 minutes
Quiz d'orientation•0 minutes
Quiz du module 1•30 minutes
1 sujet de discussion•Total 10 minutes
Apprendre à connaître ses camarades de classe•10 minutes
1 plugin•Total 15 minutes
Bienvenue ! Parlez-nous de vous•15 minutes
Module 2 : Comment cadrer les questions commerciales et les questions analytiques des données ?
2 heures à terminer
Détails du module
Dans ce module, vous vous concentrerez sur la formulation de questions claires et pertinentes, que vous identifiiez des problèmes commerciaux ou que vous écriviez du code Python. Vous explorerez des stratégies de dépannage et d'obtention d'aide à partir de diverses sources, y compris les outils IA, la documentation intégrée et les messages d'erreur. Vous serez également initié aux structures de données Python fondamentales telles que les DataFrames, les dictionnaires, les listes et les chaînes.
Inclus
14 vidéos2 lectures1 devoir
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14 vidéos•Total 85 minutes
Module 2 Introduction•4 minutes
Formuler des questions pour obtenir des informations exploitables•8 minutes
Formuler des questions sur Python•14 minutes
Questions de cadrage pour les sources externes•9 minutes
Questions pour la documentation intégrée de Python•6 minutes
Questions sur les fonctions et les méthodes des modules•5 minutes
Questions sur les cadres de données Pandas•8 minutes
Questions sur les dictionnaires Python•5 minutes
Questions sur les listes de Python•4 minutes
Questions sur les chaînes de caractères Python•7 minutes
Agir en fonction de la réponse•3 minutes
Agir sur la réponse en exécutant des expériences de code•7 minutes
Agir sur la réponse en lisant les messages d'erreur•5 minutes
Module 2 Conclusion•3 minutes
2 lectures•Total 20 minutes
Vue d'ensemble du module 2•10 minutes
Module 2 Lectures•10 minutes
1 devoir•Total 30 minutes
Quiz du module 2•30 minutes
Module 3 : Comment puis-je explorer les données ?
5 heures à terminer
Détails du module
Dans ce module, vous apprendrez ce qu'est une donnée ordonnée, puis vous vous exercerez à utiliser des techniques exploratoires de base pour évaluer l'ordre des DataFrames de Pandas. Plus précisément, vous apprendrez d'abord différentes approches pour filtrer les données sur des lignes et des colonnes spécifiques. Vous apprendrez ensuite à explorer les données en cours d'utilisation, à l'aide de statistiques descriptives et de visualisations. En maîtrisant ces techniques, vous serez équipé pour identifier efficacement la valeur des données du monde réel et le potentiel de ces données à fournir un aperçu des questions commerciales qui ont été encadrées.
Inclus
12 vidéos2 lectures1 devoir1 évaluation par les pairs
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12 vidéos•Total 106 minutes
Module 3 Introduction•3 minutes
Les données sont-elles un atout ?•7 minutes
Assemblage des données•7 minutes
Propriétés d'un cadre de données ordonné•5 minutes
Dictionnaires de données•5 minutes
Caractéristiques d'un ensemble de données bien ordonné•13 minutes
Exploration des cadres de données à l'aide de filtres•10 minutes
Exploration des cadres de données à l'aide d'instructions conditionnelles•13 minutes
Statistiques sommaires•12 minutes
Explorer les données avec des statistiques sommaires•12 minutes
Explorer les cadres de données à l'aide de visualisations•16 minutes
Module 3 Conclusion•3 minutes
2 lectures•Total 20 minutes
Vue d'ensemble du module 3•10 minutes
Module 3 Lectures•10 minutes
1 devoir•Total 30 minutes
Quiz du module 3•30 minutes
1 évaluation par les pairs•Total 120 minutes
Module 3 Travail évalué par les pairs•120 minutes
Module 4 : Comment rassembler les données ?
3 heures à terminer
Détails du module
Dans ce module, vous nettoierez et préparerez les données en cours d'utilisation de Python et des outils Pandas. À l'aide d'exemples pratiques, vous corrigerez des problèmes tels que les valeurs manquantes et les problèmes de formatage, organiserez les données dans une structure ordonnée, écrirez un code clair et efficace et enregistrerez les données dans un format plus compact qui préserve les données nettoyées.
Inclus
13 vidéos4 lectures1 devoir1 plugin
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13 vidéos•Total 87 minutes
Module 4 Introduction•5 minutes
Nettoyage et Prétraitement des données•9 minutes
Nettoyage des données pour les colonnes d'un cadre de données•6 minutes
Nettoyage des données pour les lignes d'un cadre de données•10 minutes
Nettoyage des colonnes de chaînes d'un cadre de données•13 minutes
Nettoyage des colonnes de date d'un cadre de données•11 minutes
Forme du cadre de données : Large ou long•4 minutes
Modifier la forme d'un cadre de données•5 minutes
Combinaison de cadres de données•9 minutes
Nettoyage du code•6 minutes
Nettoyage des données propres•7 minutes
Module 4 Conclusion•2 minutes
Apprendre à votre rythme•1 minute
4 lectures•Total 40 minutes
Vue d'ensemble du module 4•10 minutes
Module 4 Lectures•10 minutes
Félicitations pour avoir terminé le cours !•10 minutes
Obtenez votre certificat de cours•10 minutes
1 devoir•Total 30 minutes
Quiz du module 4•30 minutes
1 plugin•Total 15 minutes
Comment s'est déroulé le cours ?•15 minutes
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Préparer un diplôme
Ce site cours fait partie du (des) programme(s) diplômant(s) suivant(s) proposé(s) par University of Illinois Urbana-Champaign. Si vous êtes admis et que vous vous inscrivez, les cours que vous avez suivis peuvent compter pour l'apprentissage de votre diplôme et vos progrès peuvent être transférés avec vous.¹
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¹La réussite de la candidature et de l'inscription est requise. Les conditions d'admissibilité s'appliquent. Chaque établissement détermine le nombre de crédits reconnus en complétant ce contenu qui peut compter pour les exigences du diplôme, en tenant compte de tout crédit existant que vous pourriez avoir. Cliquez sur un cours spécifique pour plus d'informations.
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Instructeur
Évaluations de l’enseignant
Évaluations de l’enseignant
Nous avons demandé à tous les étudiants de fournir des commentaires sur nos enseignants au sujet de la qualité de leur pédagogie.
L'université de l'Illinois à Urbana-Champaign est un leader mondial de la recherche, de l'enseignement et de l'engagement public, qui se distingue par l'étendue de ses programmes, son excellence académique et la renommée internationale de son corps professoral et de ses anciens étudiants. L'Illinois sert le monde en créant des connaissances, en préparant les étudiants à avoir un impact sur leur vie et en trouvant des solutions aux besoins essentiels de la société.
OK
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
4.6
325 avis
5 stars
76 %
4 stars
17,23 %
3 stars
3,07 %
2 stars
0,92 %
1 star
2,76 %
Affichage de 3 sur 325
D
DP
5·
Révisé le 13 déc. 2020
This course is well designed for newbies like me and our teachers are super dedicated.
N
NP
5·
Révisé le 12 mai 2020
This class was great, you get to learn the basics of R, I have no previous experience with programming languages and I feel in a much better place, after taking this class. I highly recommend it.
N
N
5·
Révisé le 11 nov. 2024
A big Thumbs up to Professor Guymon for the fantastic knowledge transfer.
Une fois que vous vous serez inscrit à un certificat, vous aurez accès à toutes les vidéos, à tous les quiz et à tous les travaux de programmation (le cas échéant). Si vous choisissez d'explorer le cours sans l'acheter, il se peut que vous ne puissiez pas accéder à certains travaux.
Quelle est la politique de remboursement ?
Vous pouvez prétendre à un remboursement intégral jusqu'à deux semaines après la date de votre paiement. Vous ne pouvez pas obtenir de remboursement une fois que vous avez obtenu un certificat de cours, même si vous terminez le cours pendant la période de remboursement de 2 semaines. Consultez notre politique de remboursement complète.
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Oui ! Coursera offre une aide financière aux apprenants qui aimeraient terminer un cours, mais qui ne peuvent pas payer les frais de cours. Pour faire une demande d'aide, sélectionnez " En savoir plus et faire une demande " dans la section Aide financière sous le bouton " S'inscrire ". Vous serez invité à remplir une simple demande ; aucun autre document n'est requis.
Qu'est-ce que je recevrai si je souscris à cette Specializations ?
Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous avez accès à tous les cours de la spécialisation et vous obtenez un certificat lorsque vous terminez le travail. Votre certificat électronique sera ajouté à votre page Réalisations - de là, vous pouvez imprimer votre certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn.