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Il y a 3 modules dans ce cours
Ce cours présente l'utilisation de l'analyse statistique en programmation Python pour étudier et modéliser les données climatiques, spécifiquement avec le package SciPy et NumPy. Les sujets abordés comprennent la visualisation des données, le développement de modèles prédictifs, la régression linéaire simple, la régression linéaire multivariée, la régression linéaire multivariée avec interaction et la régression logistique. Un fort accent sera mis sur la collecte et l'analyse des données climatiques avec le langage de programmation Python.
Ce cours peut être suivi pour un crédit académique dans le cadre du Master of Science in Data Science (MS-DS) de CU Boulder offert sur la plate-forme Coursera. Le MS-DS est un diplôme interdisciplinaire qui réunit des professeurs des départements de mathématiques appliquées, d'informatique et de sciences de l'information du CU Boulder, entre autres. Le diplôme offre des cours ciblés, des sessions courtes de 8 semaines et des frais de scolarité payants. L'admission est basée sur les résultats obtenus dans trois cours préliminaires, et non sur les antécédents scolaires. Les diplômes CU sur Coursera sont idéaux pour les jeunes diplômés ou les professionnels en activité. En savoir plus :
MS en Science des données : https://www.coursera.org/degrees/master-of-science-data-science-boulder
Dans ce module, nous commencerons par une introduction à la bibliothèque Python, Pandas. Vous apprendrez également les principes fondamentaux de la visualisation des données à l'aide de Matplotlib, une puissante bibliothèque permettant de créer des tracés et des graphiques perspicaces. À la fin du module, vous vous entraînerez à manipuler des données avec Pandas et à visualiser vos données à l'aide de Matplotlib.
Inclus
4 vidéos5 lectures1 devoir1 devoir de programmation
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4 vidéos•Total 55 minutes
Introduction au cours•3 minutes
Rencontrez l'instructeur•1 minute
Introduction à Pandas pour le chargement et l'exploration de données•26 minutes
Introduction à Matplotlib et Seaborn pour la visualisation des données•25 minutes
5 lectures•Total 46 minutes
Mises à jour des cours et soutien à l'accessibilité•1 minute
Obtenez des crédits académiques pour votre travail !•10 minutes
Soutien aux cours•10 minutes
Pandas•15 minutes
Travaux de cours avec Jupyter•10 minutes
1 devoir•Total 15 minutes
Pandas et Matplotlib•15 minutes
1 devoir de programmation•Total 30 minutes
Introduction à Pandas et Matplotlib•30 minutes
Collecte de données climatiques
Module 2•3 heures à terminer
Détails du module
Dans ce module, vous serez initié aux API et à la bibliothèque de requêtes Python, vous permettant de vous connecter et d'interagir avec des services de données basés sur le web. Vous explorerez les sources de données climatiques de la NOAA, de l'USGS et du NWIS, et vous vous entraînerez à accéder aux données à l'aide de la bibliothèque dataretrieval.
Inclus
4 vidéos6 lectures2 devoirs
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4 vidéos•Total 32 minutes
Introduction aux API•9 minutes
Introduction au site web de la NOAA pour la collecte de données•9 minutes
Introduction au site web de l'USGS et aux données disponibles•6 minutes
Collecte des données GWL à partir de l'USGS via NWIS•8 minutes
6 lectures•Total 105 minutes
API, JSON et requêtes Python•15 minutes
API Hands-On (Activité de laboratoire)•30 minutes
API de la NOAA et données disponibles•10 minutes
Fiches de données de l'USGS•10 minutes
Méthodes et ensembles de données via NWIS•10 minutes
Accéder aux données sur le débit des cours d'eau via le NWIS (activité de laboratoire)•30 minutes
2 devoirs•Total 16 minutes
API en pratique•15 minutes
Accéder aux données sur le débit des cours d'eau via le NWIS•1 minute
Visualisation et analyse des données climatiques
Module 3•2 heures à terminer
Détails du module
Dans ce module, vous allez vous plonger dans la visualisation et l'analyse de divers ensembles de données climatiques, notamment la température de l'air, les précipitations, le niveau des eaux souterraines (GWL), ainsi que la température et l'humidité du sol. Vous apprendrez à créer des visualisations informatives pour identifier les modèles, les tendances et les anomalies dans les données.
Inclus
4 vidéos1 devoir de programmation1 évaluation par les pairs1 sujet de discussion1 laboratoire non noté
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4 vidéos•Total 28 minutes
Visualisation des données sur la température de l'air•7 minutes
Visualisation des données sur les précipitations•5 minutes
Visualisation et analyse des données GWL•6 minutes
Visualisation et analyse des données sur la température et l'humidité du sol•9 minutes
1 devoir de programmation•Total 45 minutes
Analyse des données climatiques•45 minutes
1 évaluation par les pairs•Total 15 minutes
Visualisation des données climatiques•15 minutes
1 sujet de discussion•Total 10 minutes
Anomalies et données climatiques•10 minutes
1 laboratoire non noté•Total 45 minutes
Visualisation des données climatiques•45 minutes
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Ce site cours fait partie du (des) programme(s) diplômant(s) suivant(s) proposé(s) par University of Colorado Boulder. 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.
CU Boulder est une communauté dynamique de chercheurs et d'apprenants sur l'un des campus universitaires les plus spectaculaires du pays. En tant que l'un des 34 établissements publics américains membres de la prestigieuse Association des universités américaines (AAU), nous sommes fiers de notre tradition d'excellence universitaire, avec cinq lauréats du prix Nobel et plus de 50 membres d'académies académiques prestigieuses.
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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.’
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Une aide financière est-elle disponible ?
Oui, pour certains programmes de formation, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse si vous n'avez pas les moyens de payer les frais d'inscription. Si une aide financière ou une bourse est disponible pour votre programme de formation, vous trouverez un lien pour postuler sur la page de description.