University of Pennsylvania
Analyse de données à l'aide de Python
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Analyse de données à l'aide de Python

Brandon Krakowsky

Instructeur : Brandon Krakowsky

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Inclus avec Coursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.5

(406 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

Planning flexible
Env. 17 heures
Apprenez à votre propre rythme
93%
La plupart des étudiants ont apprécié ce cours
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Ce que vous apprendrez

  • Appliquer les techniques de base de la science des données en utilisant Python

  • Comprendre et appliquer des concepts fondamentaux tels que les cadres de données et la jonction de données, et utiliser des bibliothèques d'analyse de données telles que pandas, numpy et matplotlib

  • Démontrer comment charger, inspecter et interroger des données du monde réel, et répondre à des questions de base sur ces données

  • Analyser davantage les données en appliquant les compétences acquises en matière d'agrégation et de synthèse des données, ainsi que de visualisation des données de base

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Bibliothèques Python
  • Catégorie : Science des données
  • Catégorie : Analyse des Données
  • Catégorie : Programmation en Python
  • Catégorie : Visualisation de Données

Détails à connaître

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Évaluations

7 devoirs

Enseigné en Anglais

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Ce cours fait partie de la Spécialisation Introduction à la programmation avec Python et Java
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  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
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Il y a 3 modules dans ce cours

Ce premier module offre aux étudiants une vue d'ensemble du chargement, de l'inspection et de l'exploration des données à l'aide de la simple bibliothèque csv de Python. Pour commencer, ce module comprend une brève présentation de Jupyter Notebook et un examen concis des bases de Python, y compris les structures de données, les boucles et les fonctions. Ce module présente aux étudiants une analyse approfondie des données stockées dans un fichier .csv, y compris les requêtes de base, les approches pour traiter les erreurs de données, et comment filtrer et trier les données sur la base d'une variété de critères.

Inclus

8 vidéos10 lectures3 devoirs1 devoir de programmation

Dans ce module, les étudiants sont initiés aux concepts de base tels que le cadre de données (Data Frame) et la jointure de données. Ils utiliseront pandas, une bibliothèque d'analyse de données standard, pour charger et interroger des données réelles et répondre à des questions sur ces données. Ce module montre comment effectuer un filtrage et une indexation avancés, découper des sous-ensembles de données, restreindre les attributs de données dans les résultats des requêtes et effectuer des calculs de base sur les données. Vous apprendrez également à construire un système de recommandation simple, à nettoyer les données, à gérer les valeurs manquantes et à créer de nouvelles données.

Inclus

14 vidéos5 lectures2 devoirs2 devoirs de programmation

Ce module va plus loin dans l'analyse des données en fournissant une vue d'ensemble du processus d'agrégation, de synthèse et de visualisation des données. Les étudiants sont initiés au concept de regroupement et d'indexation des données, et à la manière d'afficher les résultats dans un tableau croisé dynamique à l'aide de pandas. Ce module montre également comment préparer et visualiser des données à l'aide d'un histogramme et d'un nuage de points dans Jupyter Notebook. Les étudiants acquerront des compétences en matière d'agrégation et de synthèse des données, ainsi que de visualisation des données de base. En outre, les étudiants auront l'occasion d'utiliser des bibliothèques d'analyse de données telles que numpy et matplotlib.

Inclus

18 vidéos6 lectures2 devoirs2 devoirs de programmation

Instructeur

Évaluations de l’enseignant
4.5 (142 évaluations)
Brandon Krakowsky
University of Pennsylvania
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Offert par

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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.’

Avis des étudiants

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Révisé le 22 mai 2023

CA
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Révisé le 23 oct. 2022

AK
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Révisé le 12 avr. 2021

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