University of Michigan
Introduction à la science des données en Python

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University of Michigan

Introduction à la science des données en Python

Christopher Brooks

Instructeur : Christopher Brooks

803 689 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

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

(27,080 avis)

niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
Planning flexible
Env. 34 heures
Apprenez à votre propre rythme
92%
La plupart des apprenants ont aimé ce cours
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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

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Évaluations

4 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Élaborez votre expertise du sujet

Ce cours fait partie de la Spécialisation Science des Données Appliquée avec Python
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
  • 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
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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

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

Évaluations de l’enseignant
4.4 (3,859 évaluations)
Christopher Brooks
15 Cours888 339 apprenants

Offert par

Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Analyse des Données

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 ?

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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4.5

27 080 avis

  • 5 stars

    66,34 %

  • 4 stars

    24,30 %

  • 3 stars

    5,36 %

  • 2 stars

    1,90 %

  • 1 star

    2,07 %

HC
5

Révisé le 3 mai 2018

AV
5

Révisé le 31 déc. 2016

TG
5

Révisé le 13 avr. 2020

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