Ce cours introduira l'apprenant aux bases de l'environnement de programmation python, y compris les techniques fondamentales de programmation python telles que les lambdas, la lecture et la manipulation des fichiers csv, et la bibliothèque numpy. Le cours introduira les techniques de manipulation et de nettoyage des données en utilisant la célèbre bibliothèque python pandas data science et introduira l'abstraction des Series et DataFrame en tant que structures de données centrales pour l'analyse des données, ainsi que des tutoriels sur la façon d'utiliser efficacement des fonctions telles que groupby, merge, et pivot tables. A la fin de ce cours, les étudiants seront capables de prendre des données tabulaires, de les nettoyer, de les manipuler et d'effectuer des analyses statistiques inférentielles de base.
Introduction à la science des données en Python
Ce cours fait partie de Spécialisation Science des Données Appliquée avec Python
Instructeur : Christopher Brooks
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Inclus avec 
(27,102 avis)
Ce que vous apprendrez
Comprendre des techniques telles que les lambdas et la manipulation de fichiers csv
Décrire les fonctions et caractéristiques courantes de Python utilisées pour la science des données
Interroger les structures DataFrame pour les nettoyer et les traiter
Expliquer les distributions, l'échantillonnage et les tests t
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Programmation en Python
- Catégorie : Numpy
- Catégorie : Pandas
- Catégorie : Nettoyage des données
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Il y a 4 modules dans ce cours
Dans cette semaine, vous obtiendrez une introduction au domaine de la science des données, vous passerez en revue les fonctionnalités et les caractéristiques communes de Python que les scientifiques des données utilisent, et vous serez initié au carnet Jupyter de Coursera pour les conférences. Toutes les informations sur l'évaluation, les prérequis et les attentes se trouvent dans le syllabus du cours, et vous pouvez trouver plus d'informations sur les carnets Jupyter sur notre page Ressources du cours.
Inclus
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Dans cette semaine de cours, vous apprendrez les bases de l'un des outils les plus importants de Python pour le nettoyage et le traitement des données : pandas. Vous apprendrez à lire des données dans des structures DataFrame, à interroger ces structures et à connaître les détails de l'indexation de ces structures.
Inclus
9 vidéos1 lecture1 devoir1 devoir de programmation1 laboratoire non noté
Cette semaine, vous approfondirez votre compréhension de la bibliothèque python pandas en apprenant à fusionner des DataFrames, à générer des tableaux récapitulatifs, à regrouper des données en éléments logiques et à manipuler des dates. Nous rafraîchirons également votre compréhension des échelles de données et discuterons des problèmes liés à la création de métriques pour l'analyse. La semaine se termine par un travail de programmation plus important.
Inclus
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Au cours de cette semaine de cours, vous serez initié à une variété de techniques statistiques telles que les distributions, l'échantillonnage et les tests t. La semaine se termine par deux discussions sur la science et la montée du quatrième paradigme - la découverte basée sur les données.
Inclus
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Le fait de suivre ce cours proposé par University of Michigan vous donnera un aperçu des enseignants ainsi que des sujets et contenus dans un programme diplômant connexe, ce qui peut vous aider à déterminer si le sujet ou l’université vous convient.
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Avis des étudiants
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Révisé le 11 août 2020
Assignments are way tougher than what is taught in the class, but they are challenging and the help in discussion forums is speechless. Without that, completion of assignments will take too much time.
Révisé le 17 juin 2020
Um curso intenso e bastante prazeroso. Gostei de todas as etapas, os videos funcionam bem e estão construidos numa base introdutória, mas o desafio é pesquisar e pesquisar. Muito interessante mesmo!
Révisé le 31 déc. 2016
To be an introductory course I struggled a lot, is a very practical course, and the assignements encourage you to learn more. This is the best technical course I have taken. Lo recomiendo ampliamente
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