Conduct exploratory data analysis with a systematic approach to investigate different aspects of your data: comparisons, relationships, compositions, and distributions. This guided project gives you a framework so you can conduct your own exploratory data analysis and make your work more professional and organized. The language is Python and the libraries used are seaborn, pandas, and matplotlib.
Conducting Exploratory Data Analysis
Développez vos compétences avec Coursera Plus pour 239 $/an (habituellement 399 $). Économisez maintenant.
Apprendre, pratiquer et appliquer des compétences professionnelles grâce à des conseils d’experts
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
1.5 hours
Apprenez à votre propre rythme
Un apprentissage pratique
Ce que vous apprendrez
Conduct exploratory data analysis.
Plot and analyze distributions, comparisons, composition, and relationships.
Compétences que vous pratiquerez
- Catégorie : Statistical Visualization
- Catégorie : Exploratory Data Analysis
- Catégorie : Scatter Plots
- Catégorie : Data Visualization
- Catégorie : Matplotlib
- Catégorie : Plot (Graphics)
- Catégorie : Data Analysis
- Catégorie : Box Plots
- Catégorie : Data Visualization Software
Outils que vous utiliserez
- Catégorie : Python Programming
- Catégorie : Seaborn
- Catégorie : Pandas (Python Package)
Détails à connaître
Certificat partageable
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Enseigné en Anglais
Aucun téléchargement ou installation requis(e)
Disponible uniquement sur ordinateur
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Apprendre, pratiquer et appliquer des compétences prêtes à l’emploi en moins de 2 heures
- Bénéficiez d’une formation par des experts du secteur
- Gagnez en expérience pratique en effectuant des tâches professionnelles du monde réel
- Renforcez votre confiance en utilisant les outils et technologies les plus récents
À propos de ce Projet Guidé
Apprendrez étape par étape
Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :
Build a solid foundation with Matplotlib and Seaborn
Plot and analyze distributions within the data
Plot and analyze comparisons within the data
Practice Task - Self Assessment
Plot and analyze the composition of data
Plot and analyze the relationships in our data
Capstone - Exploratory Data Analysis (EDA)
Expérience recommandée
Basic understanding of Pandas and Python and familiarity with Google Colab or Jupyter.
7 images de projet
Instructeur
2 Cours1 823 apprenants
Offert par
Méthode d’apprentissage
Apprentissage pratique basé sur les compétences
Mettez en pratique de nouvelles compétences en effectuant des tâches professionnelles.
Conseils d’experts
Suivez les vidéos pré-enregistrées d’experts à l’aide d’une interface unique, divisée en deux.
Aucun téléchargement ou installation requis(e)
Accédez aux outils et aux ressources dont vous avez besoin dans un espace de travail cloud préconfiguré.
Disponible uniquement sur ordinateur de bureau
Ce Projet Guidé est conçu pour les ordinateurs portables ou de bureau disposant d’une connexion internet fiable, et non pour les appareils mobiles.
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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.’
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