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Python Data Analysis

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Ce que vous apprendrez

  • Install and use open source Python modules across different platforms

  • Master the fundamentals of NumPy for efficient data manipulation

  • Analyze and process data using pandas and other key Python libraries

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Big Data
  • Catégorie : Text Mining
  • Catégorie : Databases
  • Catégorie : Data Manipulation
  • Catégorie : Data Science
  • Catégorie : Predictive Analytics
  • Catégorie : Plot (Graphics)
  • Catégorie : Data Visualization
  • Catégorie : Database Management
  • Catégorie : Statistical Analysis
  • Catégorie : Data Analysis
  • Catégorie : Time Series Analysis and Forecasting
  • Catégorie : Matplotlib
  • Catégorie : Applied Machine Learning
  • Catégorie : Predictive Modeling
  • Catégorie : Data Wrangling

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : NumPy
  • Catégorie : Pandas (Python Package)
  • Catégorie : Python Programming
  • Catégorie : Scikit Learn (Machine Learning Library)

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mars 2026

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12 devoirs

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Il y a 12 modules dans ce cours

In this section, we install Python and core libraries on multiple OSs, implement NumPy arrays for numerical tasks, and use IPython for interactive sessions.

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2 vidéos4 lectures1 devoir

In this section, we explore NumPy arrays, their data types, and operations like indexing and shaping. Key concepts include array creation, manipulation, and efficient numerical computing techniques.

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In this section, we explore descriptive statistics, linear algebra operations, and random number generation using NumPy and SciPy for data analysis and modeling.

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1 vidéo6 lectures1 devoir

In this section, we explore pandas installation, DataFrame data structures, and perform data querying, aggregation, and analysis.

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In this section, we explore writing CSV files with NumPy and pandas, analyzing binary formats like .npy and pickle, and storing data using PyTables and HDF5 for efficient data management.

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In this section, we explore data visualization techniques using matplotlib and pandas, focusing on basic plots and subpackage functionality.

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In this section, we explore time series analysis techniques including moving averages, autocorrelation, and Fourier analysis. These methods enable modeling and forecasting of sequential data using statistical and signal processing tools.

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1 vidéo5 lectures1 devoir

In this section, we explore relational and NoSQL databases, focusing on SQLite3, SQLAlchemy, and PyMongo/MongoDB.

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In this section, we explore text analysis using NLTK, covering word frequency, sentiment analysis, classification, and visualization techniques for unstructured data.

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In this section, we explore scikit-learn for predictive analytics, focusing on logistic regression, preprocessing, and classification techniques to enable data-driven decision-making.

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1 vidéo6 lectures1 devoir

In this section, we explore data exchange with MATLAB/Octave, Python integration with R and Java, and cloud deployment strategies.

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1 vidéo4 lectures1 devoir

In this section, we explore profiling, multiprocessing, and optimization techniques to improve performance.

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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.’

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’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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