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Python Data Analysis

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

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Python Data Analysis

Instructeur : Packt - Course Instructors

Inclus avec

12 modules

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

12 modules

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niveau Débutant

Expérience recommandée

3 semaines à compléter

à 10 heures par semaine

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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 : Database Management
Catégorie : Statistical Analysis
Catégorie : Time Series Analysis and Forecasting
Catégorie : Statistics
Catégorie : Predictive Analytics
Catégorie : Scientific Visualization
Catégorie : Data Manipulation
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Big Data
Catégorie : Data Visualization
Catégorie : Data Science
Catégorie : Matplotlib
Catégorie : Data Wrangling
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Data Preprocessing

Outils que vous découvrirez

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

Détails à connaître

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Récemment mis à jour !

mars 2026

Évaluations

12 devoirs

Enseigné en Anglais

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Il y a 12 modules dans ce cours

This course introduces the core concepts of data analysis using Python, equipping learners with essential skills to perform data manipulation and analysis. Data analysis is a crucial skill in today's tech-driven world, and this course empowers professionals with the tools they need to extract insights from data.

Throughout this course, you will gain hands-on experience using key Python libraries such as NumPy and pandas, making complex data analysis tasks accessible. You’ll learn how to clean, process, and analyze data sets, setting you up for success in real-world data projects. What sets this course apart is its combination of theory and practice, using real-world examples to guide you. You'll not only learn the fundamental concepts but also how to apply them to solve actual data problems. This course is perfect for programmers, scientists, and engineers with a basic understanding of Python and data science concepts. If you're looking to expand your data analysis skills with Python, this course is designed for you.

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

1 vidéo Total 1 minute

NumPy Arrays - Overview Video 1 minute

6 lectures Total 160 minutes

Introduction 10 minutes
Selecting NumPy Array Elements 30 minutes
One-Dimensional Slicing and Indexing 30 minutes
Splitting NumPy Arrays 40 minutes
Creating Array Views and Copies 20 minutes
Indexing with a List of Locations 30 minutes

1 devoir Total 10 minutes

Exploring NumPy Arrays 10 minutes

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

1 vidéo Total 1 minute

Statistics and Linear Algebra - Overview Video 1 minute

6 lectures Total 120 minutes

Introduction 20 minutes
Basic Descriptive Statistics with NumPy 30 minutes
Solving Linear Systems with NumPy 20 minutes
NumPy Random Numbers 20 minutes
Performing a Normality Test with SciPy 10 minutes
Creating a NumPy-Masked Array 20 minutes

1 devoir Total 10 minutes

Foundations of Statistics and Linear Algebra 10 minutes

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

Inclus

1 vidéo8 lectures1 devoir

1 vidéo Total 1 minute

Pandas Primer - Overview Video 1 minute

8 lectures Total 210 minutes

Introduction 30 minutes
Pandas Series 20 minutes
Querying Data in Pandas 30 minutes
Statistics with pandas DataFrames 30 minutes
Concatenating and Appending DataFrames 30 minutes
Handling Missing Values 20 minutes
Dealing with Dates 30 minutes
Pivot Tables 20 minutes

1 devoir Total 10 minutes

Pandas Fundamentals and Data Manipulation 10 minutes

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

1 vidéo Total 1 minute

Working with Databases - Overview Video 1 minute

5 lectures Total 120 minutes

Introduction 20 minutes
Accessing Databases from pandas 20 minutes
Populating a Database with SQLAlchemy 30 minutes
Dataset Databases for Lazy People 20 minutes
Storing Data in Redis 30 minutes

1 devoir Total 10 minutes

Database Fundamentals and Operations 10 minutes

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

1 vidéo Total 1 minute

Analyzing Textual Data and Social Media - Overview Video 1 minute

5 lectures Total 110 minutes

Introduction 10 minutes
Filtering out Stopwords, Names, and Numbers 30 minutes
Analyzing Word Frequencies 20 minutes
Sentiment Analysis 10 minutes
Creating Word Clouds 40 minutes

1 devoir Total 10 minutes

Exploring Textual Data and Social Media Analysis 10 minutes

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

1 vidéo Total 1 minute

Predictive Analytics and Machine Learning - Overview Video 1 minute

6 lectures Total 150 minutes

Introduction 10 minutes
Preprocessing 20 minutes
Classification with Logistic Regression 30 minutes
Regression with ElasticNetCV 30 minutes
Clustering with Affinity Propagation 30 minutes
Neural Networks 30 minutes

1 devoir Total 10 minutes

Machine Learning Fundamentals and Techniques 10 minutes

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

1 vidéo Total 1 minute

Performance Tuning, Profiling, and Concurrency - Overview Video 1 minute

5 lectures Total 140 minutes

Introduction 20 minutes
Installing Cython 20 minutes
Calling C Code 30 minutes
Speeding Up Embarrassingly Parallel For Loops With Joblib 30 minutes
Installing MPI for Python 40 minutes

1 devoir Total 10 minutes

Performance Optimization and Parallel Computing Fundamentals 10 minutes

Instructeur

Packt - Course Instructors

Packt

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Offert par

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Introduction to Data Analysis Using Python
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’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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Yes, you can preview the first video and view the syllabus before you enroll. You must purchase the course to access content not included in the preview.

If you decide to enroll in the course before the session start date, you will have access to all of the lecture videos and readings for the course. You’ll be able to submit assignments once the session starts.

Once you enroll and your session begins, you will have access to all videos and other resources, including reading items and the course discussion forum. You’ll be able to view and submit practice assessments, and complete required graded assignments to earn a grade and a Course Certificate.

Plus de questions

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Python Data Analysis

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Outils que vous découvrirez

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Getting Started with Python Libraries

Inclus

NumPy Arrays

Inclus

Statistics and Linear Algebra

Inclus

Pandas Primer

Inclus

Retrieving, Processing, and Storing Data

Inclus

Data Visualization

Inclus

Signal Processing and Time Series

Inclus

Working with Databases

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Analyzing Textual Data and Social Media

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Predictive Analytics and Machine Learning

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Environments Outside the Python Ecosystem and Cloud Computing

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Performance Tuning, Profiling, and Concurrency

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