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
Ce cours fait partie de Spécialisation Science des Données Appliquée avec Python
Instructeur : Christopher Brooks
846 885 déjà inscrits
Inclus avec
(27,219 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 : Programmation en Python
- Catégorie : Importation/exportation de données
- Catégorie : Probabilités et statistiques
- Catégorie : NumPy
- Catégorie : Analyse statistique
- Catégorie : Analyse des Données
- Catégorie : Nettoyage des données
- Catégorie : Tableaux croisés dynamiques et graphiques
- Catégorie : Jupyter
- Catégorie : Manipulation de données
- Catégorie : Principes de programmation
- Catégorie : Pandas (paquetage Python)
- Catégorie : Science des données
Détails à connaître
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9 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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- 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
Il y a 4 modules dans ce cours
Dans ce module, vous obtiendrez une introduction au domaine de la science des données, vous passerez en revue les fonctionnalités et les caractéristiques communes de Python que les scientifiques des données utilisent, et vous serez initié au Bloc-notes Jupyter Coursera pour les conférences. Toutes les informations du cours sur la notation, les prérequis et les attentes sont sur le syllabus du cours, et vous pouvez trouver plus d'informations sur les Bloc-notes Jupyter sur notre page Ressources du cours.
Inclus
20 vidéos4 lectures3 devoirs1 devoir de programmation2 laboratoires non notés1 plugin
Dans ce module du cours, vous apprendrez les principes fondamentaux de l'une des boîtes à outils les plus importantes que Python possède pour le nettoyage et le traitement des données : Pandas. Vous apprendrez à lire des données dans des structures DataFrame, à interroger ces structures et à connaître les détails de l'indexation de ces structures.
Inclus
13 vidéos1 lecture3 devoirs1 devoir de programmation1 laboratoire non noté
Dans ce module, vous approfondirez votre compréhension de la bibliothèque python Pandas en apprenant à fusionner des DataFrames, à générer des tableaux récapitulatifs, à regrouper des données en éléments logiques et à manipuler des dates. Nous rafraîchirons également votre compréhension des échelles de données et discuterons des problèmes liés à la création de métriques pour l'analyse. La semaine se termine par un travail de programmation plus important.
Inclus
12 vidéos1 lecture2 devoirs1 devoir de programmation1 laboratoire non noté
Dans ce dernier module du cours, vous serez initié à une variété de techniques statistiques telles que les distributions, l'échantillonnage et les tests t. La semaine se termine par deux discussions sur la science et la montée du quatrième paradigme - la découverte basée sur les données.
Inclus
2 vidéos6 lectures1 devoir1 devoir de programmation1 laboratoire non noté
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Instructeur
Offert par
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Statut : Essai gratuitGoogle
Statut : Essai gratuit
Statut : PrévisualisationUniversity of Leeds
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Avis des étudiants
27 219 avis
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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 13 avr. 2020
Awesome course! I haven't done any course like this. Explanations were very clear and deep, which is very helpful to learn the content. Thanks a lot to the professor and the University of Michigan.
Révisé le 29 déc. 2019
It is a great course to get started in the field of data science. It just require basic knowledge of python. This course teaches you basics of numpy and pandas and how to apply them in data science
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