Ce cours introduira l'apprenant aux bases de l'environnement de programmation python, y compris les techniques fondamentales de programmation python telles que les lambdas, la lecture et la manipulation des fichiers csv, et la bibliothèque numpy. Le cours introduira les techniques de manipulation et de nettoyage des données en utilisant la célèbre bibliothèque python pandas data science et introduira l'abstraction des Series et DataFrame en tant que structures de données centrales pour l'analyse des données, ainsi que des tutoriels sur la façon d'utiliser efficacement des fonctions telles que groupby, merge, et pivot tables. A la fin de ce cours, les étudiants seront capables de prendre des données tabulaires, de les nettoyer, de les manipuler et d'effectuer des analyses statistiques inférentielles de base.
Introduction à la science des données en Python
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Introduction à la science des données en Python
Ce cours fait partie de Spécialisation "Science des Données Appliquée avec Python"
Instructeur : Christopher Brooks
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Inclus avec
27,291 avis
Ce que vous apprendrez
Comprendre des techniques telles que les lambdas et la manipulation de fichiers csv
Décrire les fonctions et caractéristiques courantes de Python utilisées pour la science des données
Interroger les structures DataFrame pour les nettoyer et les traiter
Expliquer les distributions, l'échantillonnage et les tests t
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Traitement des données
- Catégorie : Transformation des données
- Catégorie : Principes de programmation
- Catégorie : Méthodes statistiques
- Catégorie : Exploration de texte
- Catégorie : Analyse statistique
- Catégorie : Importation/exportation de données
- Catégorie : Prétraitement des données
- Catégorie : Manipulation de données
- Catégorie : Nettoyage des données
- Catégorie : Science des données
- Catégorie : Probabilités et statistiques
- Catégorie : Analyse des données
- Catégorie : Tableaux croisés dynamiques et graphiques
- Catégorie : Langages de script
- Catégorie : Prise de décision fondée sur des données
- Catégorie : Traitement des données
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : NumPy
- Catégorie : Pandas (paquetage Python)
- Catégorie : Programmation Python
Détails à connaître
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9 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Élaborez votre expertise du sujet
- 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
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Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Jennifer J.
Larry W.
Chaitanya A.
Avis des étudiants
- 5 stars
66,35 %
- 4 stars
24,23 %
- 3 stars
5,36 %
- 2 stars
1,92 %
- 1 star
2,12 %
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Révisé le 26 juil. 2020
Quizzes were very challenging and interesting. I learned alot. The main drawback in this course is that the materials are insufficient to answer the assignments.And some questions were not so clear.
Révisé le 3 mai 2018
It's very useful specially for new learner because it only dives into the part of python that data science need. I strongly recommend to anyone even if you don't have experience in programming before.
Révisé le 24 août 2017
The course is good but the oral explanations are at times very tiresome. A more constructive approach in which the explanations are followed by step-by-step examples whould be far better.Best regards
Foire Aux Questions
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