Packt

Python Data Analysis

Ce cours n'est pas disponible en Français (France)

Nous sommes actuellement en train de le traduire dans plus de langues.
Packt

Python Data Analysis

Packt - Course Instructors

Instructeur : Packt - Course Instructors

Inclus avec Coursera PlusEn savoir plus

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

Expérience recommandée

3 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Débutant

Expérience recommandée

3 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme

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

Outils que vous découvrirez

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

Détails à connaître

Certificat partageable

Ajouter à votre profil LinkedIn

Évaluations

12 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

En savoir plus sur Coursera pour les affaires
logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

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.

Inclus

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.

Inclus

1 vidéo6 lectures1 devoir

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

Inclus

1 vidéo6 lectures1 devoir

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

Inclus

1 vidéo8 lectures1 devoir

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.

Inclus

1 vidéo4 lectures1 devoir

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

Inclus

1 vidéo4 lectures1 devoir

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.

Inclus

1 vidéo5 lectures1 devoir

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

Inclus

1 vidéo5 lectures1 devoir

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

Inclus

1 vidéo5 lectures1 devoir

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

Inclus

1 vidéo6 lectures1 devoir

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

Inclus

1 vidéo4 lectures1 devoir

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

Inclus

1 vidéo5 lectures1 devoir

Instructeur

Packt - Course Instructors
Packt
2 396 Cours704 211 apprenants

Offert par

Packt

En savoir plus sur Data Analysis

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.’

Foire Aux Questions

Plus de questions

Aide financière disponible,