Dans un monde de plus en plus centré sur les données, la capacité à tirer des enseignements significatifs des données brutes est essentielle. Le projet Capstone IBM Data Analyst vous donne l'occasion d'appliquer les compétences et les techniques apprises tout au long du certificat professionnel IBM Data Analyst. En travaillant avec des ensembles de données réels, vous effectuerez des tâches couramment exécutées par les analystes de données professionnels, telles que la collecte de données à partir de sources multiples, le data wrangling, l'analyse exploratoire, l'analyse statistique, la visualisation des données et la création de tableaux de bord interactifs. Le résultat final comprendra un rapport d'analyse des données complet, avec un Résumé exécutif, des analyses détaillées et une conclusion pour les parties prenantes de l'organisation.
IBM Data Analyst Capstone Project (Projet d'excellence pour les analystes de données)
Ce cours fait partie de Analyste de données d'IBM Certificat Professionnel
Instructeurs : Rav Ahuja
64 360 déjà inscrits
Inclus avec
(1,182 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Appliquer des techniques de collecte et de traitement de données provenant de sources multiples.
Analyser les données afin d'identifier des modèles, des tendances et des idées grâce à des techniques exploratoires.
Créer des visualisations des données en cours d'utilisation Python pour communiquer efficacement les résultats.
Construire des tableaux de bord interactifs avec des outils d'informatique décisionnelle (BI) pour présenter et explorer les données de manière dynamique.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Collecte de données
- Catégorie : Data wrangling
- Catégorie : Visualisation de Données
- Catégorie : Analyse exploratoire des données (AED)
- Catégorie : Création de tableaux de bord
Détails à connaître
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24 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Élaborez votre expertise en Analyse des Données
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
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- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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Il y a 6 modules dans ce cours
Dans ce module, vous appliquerez les concepts clés de la collecte et de l'analyse de données par le biais des API et du web scraping. Vous commencerez par analyser les requêtes HTTP et par utiliser l'API REST de GitHub pour récupérer et paginer les offres d'emploi pour diverses technologies. Ensuite, vous collecterez des données sur les emplois à partir de l'API GitHub Jobs. En outre, vous effectuerez la collecte de données en utilisant des techniques de web scraping, y compris le téléchargement de pages web, le scraping de liens et d'images, et l'extraction de données à partir de tableaux HTML pour les écrire dans un fichier CSV. Le module comprend également un quiz pour tester vos connaissances.
Inclus
2 vidéos1 lecture4 devoirs5 éléments d'application3 plugins
Dans ce module, vous réaliserez les techniques essentielles de Data wrangling nécessaires au Nettoyage des données et à la préparation des ensembles de données pour l'analyse. Tout au long du module, vous réaliserez des activités pratiques pour identifier et traiter les problèmes courants liés aux données, notamment les entrées en double et les valeurs manquantes. Vous supprimerez stratégiquement les enregistrements doublons, appliquerez des stratégies d'imputation appropriées pour les données manquantes et normaliserez les ensembles de données afin d'en assurer la cohérence et la précision. En outre, vous aurez un quizz noté pour évaluer votre compréhension et renforcer les concepts abordés.
Inclus
7 devoirs6 éléments d'application1 plugin
Dans ce module, vous utiliserez des techniques essentielles d'Analyse exploratoire des données (AED) pour découvrir des informations significatives à partir de votre Ensemble de données. Vous commencerez par identifier la distribution des données en traçant des courbes de distribution et des histogrammes, qui sont essentiels pour comprendre comment les valeurs sont réparties entre les différentes caractéristiques. Ensuite, vous détecterez les valeurs aberrantes susceptibles de fausser votre analyse et apprendrez à les supprimer efficacement pour garantir l'intégrité des données. En outre, vous explorerez les corrélations entre les différentes caractéristiques de l'Ensemble de données, révélant des relations qui peuvent éclairer votre analyse globale. Enfin, vous créerez un nouveau DataFrame pour organiser et présenter vos résultats. Le module comprend un quiz pour tester vos connaissances.
Inclus
1 lecture5 devoirs4 éléments d'application
Dans ce laboratoire, vous effectuerez des techniques de visualisation des données essentielles pour extraire des informations significatives de l'ensemble des données de l'enquête Stack Overflow. Vous commencerez par visualiser la distribution des données à l'aide d'histogrammes et de graphiques en boîte pour comprendre la répartition de la rémunération et de l'âge. Ensuite, vous explorerez les relations entre les caractéristiques à l'aide de diagrammes de dispersion et de diagrammes à bulles, puis vous examinerez la composition des données à l'aide de graphiques circulaires et de graphiques empilés. Enfin, vous comparerez les données en cours d'utilisation à l'aide de graphiques linéaires et de graphiques à barres. Le module comprend un quiz noté qui évaluera votre connaissance de ces concepts, vous assurant ainsi d'être bien préparé pour une analyse plus poussée dans votre projet final.
Inclus
6 devoirs9 éléments d'application1 plugin
Dans ce module, vous allez créer des tableaux de bord à partir des données de l'enquête Stack Overflow en utilisant soit IBM Cognos Analytics, soit Google Looker Studio. La mission est divisée en deux parties : Partie A : Création d'un tableau de bord avec IBM Cognos Analytics et Partie B : Création d'un tableau de bord avec Google Looker Studio. Vous concevrez un tableau de bord avec des sections sur l'utilisation actuelle des technologies, les tendances technologiques futures et les données démographiques. Après avoir effectué le travail, vous devrez soumettre le lien du tableau de bord Cognos ou Looker Studio que vous avez réalisé. Le module comprend également une liste de contrôle qui vous permet de vous assurer que vous avez effectué toutes les tâches nécessaires avant de poursuivre.
Inclus
2 devoirs3 plugins
Dans le dernier module, vous vous concentrerez sur la présentation efficace de vos résultats de données. Vous commencerez par explorer les éléments clés contribuant à la réussite d'un rapport de résultats de données, y compris la structuration de votre rapport, l'utilisation des meilleures pratiques pour la visualisation des données et la présentation d'informations complexes dans un format attrayant et accessible. Le module comprend également des laboratoires couvrant les bases de PowerPoint, les techniques de présentation fondamentales et l'enregistrement de votre présentation au format PDF afin de garantir un produit final professionnel et soigné. Enfin, vous compléterez et soumettrez une présentation finale qui met en évidence les idées dérivées des données de l'enquête Stack Overflow Developer Survey. Votre travail final sera noté par un ou plusieurs de vos pairs, et vous évaluerez également le travail d'un de vos pairs qui a réalisé ce projet.
Inclus
2 vidéos3 lectures1 évaluation par les pairs5 plugins
Instructeurs
Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Analyse des Données
Microsoft
University of California, Davis
University of London
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Avis des étudiants
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Révisé le 17 juil. 2022
A good beginner friendly course in data analysis. Using the jupyter notebook was easier than going over to some websites to open the same jupyter notebook.
Révisé le 28 août 2022
excellent course, in this course you can develop the necessary skills to enter the world of data analysis
Révisé le 5 sept. 2021
I consider that the Capstone project is well designed. It is challenging to complete, making it rewarding. Thank you.
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Foire Aux Questions
L'analyse des données est le processus d'inspection, de nettoyage, de transformation et de modélisation des données afin de découvrir des informations utiles, de prendre des décisions éclairées et de soutenir les stratégies d'entreprise. Elle fait appel à des techniques telles que l'analyse statistique, la visualisation et l'établissement de rapports pour identifier les tendances, les modèles et les idées à partir d'ensembles de données.
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