Qu'elles soient utilisées pour personnaliser la publicité destinée à des millions de visiteurs de sites web ou pour rationaliser les commandes d'un petit restaurant, les données font de plus en plus partie intégrante de la réussite. Trop souvent, nous ne savons pas comment utiliser les données pour trouver les réponses aux questions qui nous permettront de mieux réussir dans ce que nous faisons. Dans ce cours, vous découvrirez ce que sont les données et réfléchirez aux questions que vous vous posez et auxquelles les données peuvent répondre - même si vous n'avez jamais pensé aux données auparavant. Sur la base de données existantes, vous apprendrez à développer une question de recherche, à décrire les variables et leurs relations, à calculer des statistiques de base et à présenter vos résultats de manière claire. À la fin du cours, vous serez en mesure d'utiliser de puissants outils d'analyse de données - SAS ou Python - pour gérer et visualiser vos données, y compris les données manquantes, les groupes de variables et les graphiques. Tout au long du cours, vous partagerez vos progrès avec d'autres personnes afin d'obtenir un retour d'information précieux, tout en apprenant comment vos pairs utilisent les données pour répondre à leurs propres questions.
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Gestion et visualisation des données
Ce cours fait partie de Spécialisation Analyse et interprétation des données
Instructeur : Lisa Dierker
82 305 déjà inscrits
Inclus avec 
(935 avis)
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Langage SAS
- Catégorie : Analyse des Données
- Catégorie : Programmation en Python
- Catégorie : Gestion des données
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Il y a 5 modules dans ce cours
Nous aimerions vous souhaiter la bienvenue à la spécialisation en analyse et interprétation des données de l'Université Wesleyan. Dans cette session, nous discuterons des bases de l'analyse des données. Votre tâche consistera à sélectionner un ensemble de données avec lequel vous aimeriez travailler et à examiner les livres de codes disponibles qui vous aideront à développer votre propre question de recherche. Vous créerez également un blog Tumblr qui vous permettra de réfléchir à ces expériences, de soumettre des travaux et de partager votre travail avec d'autres personnes tout au long du cours. Tout d'abord, vous pouvez regarder la vidéo de bienvenue
Inclus
5 vidéos5 lectures1 évaluation par les pairs
Dans cette session, nous verrons comment écrire un programme de base qui vous permet de charger un ensemble de données et d'examiner les distributions de fréquence. Votre tâche consistera à écrire un programme qui vous aidera à explorer les variables que vous avez sélectionnées pour votre propre question de recherche. Vous pouvez choisir Python ou SAS. Les deux sont disponibles gratuitement et nous avons créé un guide utile pour vous aider à prendre votre décision. Une fois que vous avez choisi votre plate-forme, il vous suffit de suivre les instructions du fichier "GETTING STARTED...." approprié, puis de consulter les leçons vidéo de cette semaine qui vous aideront à écrire et à exécuter votre premier programme. Il vous suffit de visionner les leçons pour l'une des plates-formes statistiques (SAS ou Python)
Inclus
8 vidéos8 lectures1 évaluation par les pairs
Dans cette session, nous vous aiderons à prendre et à mettre en œuvre encore plus de décisions à l'aide de données. Les statisticiens appellent souvent cette tâche "gestion des données", tandis que les informaticiens préfèrent le terme "data munging". Quel que soit le nom que vous lui donnez, il s'agit d'un processus vital et permanent lorsque l'on travaille avec des données. Votre tâche consistera à écrire un programme qui gère les variables que vous avez sélectionnées pour votre propre question de recherche.
Inclus
8 vidéos4 lectures1 évaluation par les pairs
Dans cette session, nous aborderons les statistiques descriptives et nous vous aiderons à visualiser vos nouvelles variables gérées individuellement et sous forme de graphiques montrant les relations entre elles.
Inclus
12 vidéos5 lectures1 évaluation par les pairs
Inclus
3 lectures
Instructeur
Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Analyse des Données
Johns Hopkins University
University of Colorado Boulder
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