Il s'agit du premier cours de la spécialisation de quatre cours Python Data Products for Predictive Analytics, introduisant les bases de la lecture et de la manipulation d'ensembles de données en Python. Dans ce cours, vous apprendrez ce qu'est un produit de données et vous parcourrez plusieurs bibliothèques Python pour effectuer la récupération, le traitement et la visualisation des données.
Traitement et visualisation des données de base
Traitement et visualisation des données de base
Ce cours fait partie de Spécialisation Produits de données Python pour l'analyse prédictive
Instructeurs : Julian McAuley
21 082 déjà inscrits
Inclus avec 
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4.3
(192 avis)
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
Planning flexible
Env. 10 heures
Apprenez à votre propre rythme
94%
La plupart des étudiants ont apprécié ce cours
Ce que vous apprendrez
Élaborer une stratégie de données et un processus concernant la manière dont les données seront générées, collectées et utilisées
Charger et traiter des ensembles de données formatés tels que CSV et JSON.
Traiter les données dans différents formats (par exemple, horodatage, chaînes de caractères) et filtrer et "nettoyer" les ensembles de données en supprimant les valeurs aberrantes, etc.
Expérience de base avec des bibliothèques de traitement de données telles que numpy et l'ingestion de données avec urllib, requêtes
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Bibliothèques Python
- Catégorie : Prétraitement des données
- Catégorie : Visualisation de Données
- Catégorie : Web scraping
Détails à connaître
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Évaluations
12 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 5 modules dans ce cours
Cette semaine, nous allons passer en revue le syllabus et vous installer avec le matériel de cours et les logiciels. Nous vous présenterons les produits de données et nous vous rafraîchirons la mémoire sur Python et les carnets Jupyter.
Inclus
6 vidéos6 lectures2 devoirs2 sujets de discussion
Cette semaine, nous apprendrons à charger des ensembles de données à partir de fichiers CSV et JSON. Nous nous entraînerons également à manipuler les données de ces ensembles de données à l'aide de commandes Python de base.
Inclus
6 vidéos3 devoirs1 sujet de discussion
Cette semaine, notre objectif est de comprendre comment nettoyer un ensemble de données avant de l'analyser. Nous verrons comment travailler avec différents types de données, comme les chaînes de caractères et les dates.
Inclus
4 vidéos3 devoirs1 sujet de discussion
Au cours de cette dernière semaine, nous allons nous familiariser avec les bibliothèques courantes de Python et leur utilité. Nous aborderons la visualisation de données avec numpy et MatPlotLib, et nous vous présenterons également les bases du webscraping avec urllib et BeautifulSoup.
Inclus
5 vidéos4 devoirs1 évaluation par les pairs2 sujets de discussion
Créez votre propre carnet Jupyter avec un ensemble de données de votre choix et exercez-vous à la manipulation de données. Montrez les compétences que vous avez acquises et les bibliothèques que vous connaissez dans ce projet. Nous espérons que vous avez apprécié ce cours et nous vous souhaitons bonne chance dans votre apprentissage futur !
Inclus
1 vidéo2 lectures1 évaluation par les pairs1 sujet de discussion
Instructeurs
Évaluations de l’enseignant
4.6 (33 évaluations)Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Analyse des Données
University of California San Diego
University of Colorado Boulder
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Felipe M.
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Avis des étudiants
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192 avis
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PA
5
Révisé le 29 juin 2022
Great content. When you apply yourself to this course , there's no "dirty" data you can't handle.
SR
5
Révisé le 19 nov. 2020
Goes into great detail on ways to actually use the code in sophisticated and useful ways. I feel like this course has started me on building a great python toolkit.
LJ
4
Révisé le 3 mars 2021
I wish the lectures are a bit more engaging. But content-wise it is good.
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