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
802 025 déjà inscrits
Inclus dans le site
(27,061 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
Détails à connaître
Ajouter à votre profil LinkedIn
4 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Élaborez votre expertise du sujet
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable
Obtenez un certificat professionnel
Ajoutez cette qualification à votre profil LinkedIn ou à votre CV
Partagez-le sur les réseaux sociaux et dans votre évaluation de performance
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
12 vidéos6 lectures1 devoir1 devoir de programmation2 laboratoires non notés1 plugin
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
6 vidéos1 lecture1 devoir1 devoir de programmation1 laboratoire non noté
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
2 vidéos6 lectures1 devoir1 devoir de programmation1 laboratoire non noté
Instructeur
Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Analyse des Données
University of Michigan
University of Michigan
University of California San Diego
University of California San Diego
Préparer un diplôme
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.
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Avis des étudiants
Affichage de 3 sur 27061
27 061 avis
- 5 stars
66,35 %
- 4 stars
24,30 %
- 3 stars
5,36 %
- 2 stars
1,90 %
- 1 star
2,07 %
Ouvrez de nouvelles portes avec Coursera Plus
Accès illimité à plus de 7 000 cours de renommée internationale, à des projets pratiques et à des programmes de certificats reconnus sur le marché du travail, tous inclus dans votre abonnement
Faites progresser votre carrière avec un diplôme en ligne
Obtenez un diplôme auprès d’universités de renommée mondiale - 100 % en ligne
Rejoignez plus de 3 400 entreprises mondiales qui ont choisi Coursera pour les affaires
Améliorez les compétences de vos employés pour exceller dans l’économie numérique
Foire Aux Questions
L'accès aux cours et aux devoirs dépend de votre type d'inscription. Si vous suivez un cours en mode audit, vous pourrez consulter gratuitement la plupart des supports de cours. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter l'expérience de certificat, pendant ou après votre audit. Si vous ne voyez pas l'option d'audit :
Il se peut que le cours ne propose pas d'option d'audit. Vous pouvez essayer un essai gratuit ou demander une aide financière.
Le cours peut proposer l'option "Cours complet, pas de certificat" à la place. Cette option vous permet de consulter tous les supports de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cela signifie également que vous ne pourrez pas acheter un certificat d'expérience.
Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous avez accès à tous les cours de la Specializations, et vous obtenez un certificat lorsque vous terminez le travail. Votre certificat électronique sera ajouté à votre page de réalisations - de là, vous pouvez imprimer votre certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez uniquement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez auditer le cours gratuitement.
Si vous vous êtes abonné, vous bénéficiez d'une période d'essai gratuite de 7 jours pendant laquelle vous pouvez annuler votre abonnement sans pénalité. Après cette période, nous ne remboursons pas, mais vous pouvez résilier votre abonnement à tout moment. Consultez notre politique de remboursement complète.