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
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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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 : Exploration de texte
- Catégorie : Transformation des données
- Catégorie : Traitement des données
- Catégorie : Analyse des données
- Catégorie : Méthodes statistiques
- Catégorie : Analyse statistique
- Catégorie : Probabilités et statistiques
- Catégorie : Science des données
- Catégorie : Importation/exportation de données
- Catégorie : Prétraitement des données
- Catégorie : Prise de décision fondée sur des données
- Catégorie : Manipulation de données
- Catégorie : Nettoyage des données
- Catégorie : Principes de programmation
- Catégorie : Tableaux croisés dynamiques et graphiques
- Catégorie : Langages de script
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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University of Michigan
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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
24,22 %
- 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 24 sept. 2017
This course is extremely challenging for me I was practicing data wrangling with R which is not a lot different in concepts but it gets very tricky especially with indexing.Thanks for the Experience!
Révisé le 3 janv. 2019
Excellent content and up-to-date material. Dont get 5th star because despite very well crafted Exams, there are evidently some problems with explanations and the "grader" ends up being too restrict.
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