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Introduction à l'analyse de données avec Python

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Introduction à l'analyse de données avec Python

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Inclus avec Coursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

140 avis

niveau Débutant
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3 semaines à 10 heures une semaine
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Expliquer comment Python est utilisé par les professionnels des données

  • Explorer les éléments de base de Python, notamment la syntaxe et la sémantique

  • Comprendre les boucles, les instructions de contrôle et la manipulation de chaînes de caractères

  • Données en cours d'utilisation des données structurées pour stocker et organiser les données

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Scripting
  • Catégorie : Principes de programmation
  • Catégorie : Manipulation de données
  • Catégorie : Analyse des données
  • Catégorie : Programmation informatique
  • Catégorie : Traitement des données
  • Catégorie : Compétences analytiques
  • Catégorie : Nettoyage des données
  • Catégorie : Analyse
  • Catégorie : Structures de données
  • Catégorie : Programmation orientée objet (POO)

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Programmation Python
  • Catégorie : Pandas (paquetage Python)
  • Catégorie : NumPy

Détails à connaître

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janvier 2026

Évaluations

16 devoirs

Enseigné en Anglais
97%
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Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Élaborez votre expertise en Analyse des données

Ce cours fait partie de la Certificat Professionnel Google Data Analytics
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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
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable auprès de Google

Il y a 4 modules dans ce cours

Vous découvrirez les principales caractéristiques et les avantages du langage de programmation Python, et comment Python peut contribuer à l'analyse de vos données. Python est un langage de programmation orientée objet basé sur des objets qui contiennent des données et du code utile. Vous vous familiariserez avec les concepts fondamentaux de la programmation orientée objet : objet, classe, méthode et attribut. Vous découvrirez les Bloc-notes Jupyter, un environnement interactif pour le codage et le travail sur les données. Vous étudierez comment utiliser les variables et les types de données pour stocker et organiser vos données ; et vous commencerez à pratiquer d'importantes compétences de codage.

Inclus

12 vidéos10 lectures4 devoirs3 laboratoires non notés

Ensuite, vous découvrirez comment appeler des fonctions pour effectuer des actions utiles sur vos données. Vous apprendrez également à écrire des instructions conditionnelles pour indiquer à l'ordinateur comment prendre des décisions en fonction de vos instructions. Enfin, vous vous entraînerez à écrire un code propre qui pourra être facilement compris et réutilisé par d'autres professionnels des données.

Inclus

8 vidéos4 lectures3 devoirs5 laboratoires non notés

Vous commencerez par explorer les boucles, qui répètent une portion de code jusqu'à ce qu'un processus soit terminé. Vous apprendrez à travailler avec différents types de codes itératifs ou répétitifs, tels que les boucles for et while. Ensuite, vous explorerez les chaînes de caractères, qui sont des séquences de caractères comme des lettres ou des signes de ponctuation. Vous apprendrez à manipuler les chaînes en les indexant, en les découpant et en les formatant.

Inclus

9 vidéos5 lectures4 devoirs7 laboratoires non notés

Vous allez maintenant explorer les structures des données en Python, qui sont des méthodes de stockage et d'organisation des données dans un ordinateur. Vous vous concentrerez sur les structures de données les plus utiles pour les professionnels des données : listes, tuples, dictionnaires, ensembles et tableaux. Vous découvrirez également comment classer les données en cours d'utilisation, Nettoyage des données et binning. Enfin, vous vous familiariserez avec deux des outils Python les plus utilisés et les plus importants pour l'analyse large des données : NumPy et Pandas.

Inclus

18 vidéos15 lectures5 devoirs9 laboratoires non notés

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Révisé le 6 juin 2026

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Révisé le 17 mai 2026

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