University of Michigan
Capstone : Récupération, traitement et visualisation de données avec Python
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Capstone : Récupération, traitement et visualisation de données avec Python

Ce cours fait partie de Spécialisation Python pour tous

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(13,916 avis)

niveau Débutant
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Apprenez à votre propre rythme
98%
La plupart des apprenants ont aimé ce cours
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Ce que vous apprendrez

  • Utiliser les caractères unicode et les chaînes de caractères

  • Comprendre les bases de la construction d'un moteur de recherche

  • Sélectionnez et traitez les données de votre choix

  • Créer des visualisations de données par courriel

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Analyse des Données
  • Catégorie : Programmation en Python
  • Catégorie : Base de données (SGBD)
  • Catégorie : Visualisation de Données

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Évaluations

1 devoir

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Il y a 7 modules dans ce cours

Félicitations à tous ceux qui sont arrivés jusqu'ici. Avant de commencer, veuillez visionner la vidéo d'introduction et lire l'aperçu du projet Capstone. La section Ressources du cours contient du matériel supplémentaire que vous pourrez consulter dans les semaines à venir.

Inclus

4 vidéos5 lectures1 devoir

Cette semaine, nous téléchargerons et exécuterons une version simple de l'algorithme Google PageRank et nous nous entraînerons à rechercher du contenu. Ce travail est évalué par les pairs et constitue le premier des trois travaux d'honneur facultatifs du cours. Il s'agit d'une continuation du matériel couvert dans le cours 4 de la spécialisation, et est basé sur le chapitre 16 du manuel.

Inclus

6 vidéos2 lectures1 élément d'application

Le projet Capstone facultatif vous permet de sélectionner, de traiter et de visualiser les données de votre choix et de recevoir un retour d'information de la part de vos pairs. Le projet n'est pas noté et peut être aussi simple ou complexe que vous le souhaitez. Le travail de cette semaine consiste à identifier une source de données et à rédiger un court message sur le forum de discussion décrivant la source de données et soulignant quelques analyses possibles qui pourraient être faites avec elle. Il ne vous sera pas demandé d'utiliser la source de données présentée ici pour votre analyse.

Inclus

2 vidéos2 lectures1 sujet de discussion

Dans le cadre de notre deuxième devoir d'honneur facultatif, nous récupérerons et traiterons les données de messagerie du projet open source Sakai. Des conférences vidéo vous guideront à travers le processus de récupération, de nettoyage et de modélisation des données.

Inclus

5 vidéos1 lecture1 élément d'application

La tâche de cette semaine consiste à rédiger un message dans le fil de discussion qui reflète les progrès que vous avez réalisés jusqu'à présent dans la récupération et le nettoyage de votre source de données afin de pouvoir effectuer votre analyse. Les commentaires des autres étudiants sont encouragés pour vous aider à affiner le processus.

Inclus

1 vidéo1 lecture1 sujet de discussion

Dans le dernier travail facultatif d'Honors, nous ferons deux visualisations des données de courrier électronique que vous avez récupérées et traitées : un nuage de mots pour visualiser la distribution des fréquences et une ligne de temps pour montrer comment les données évoluent dans le temps.

Inclus

3 vidéos1 lecture1 élément d'application

Cette semaine, vous présenterez l'analyse de vos données à la classe. Bien que de nombreux projets aboutissent à une visualisation des données, tout autre résultat de l'analyse des données est tout aussi important. Utilisez donc la forme d'analyse et de présentation la plus appropriée à l'ensemble de données que vous avez sélectionné.

Inclus

2 vidéos3 lectures1 sujet de discussion

Instructeur

Évaluations de l’enseignant
4.9 (1,082 évaluations)
Charles Russell Severance
University of Michigan
60 Cours4 353 660 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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13 916 avis

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KM
4

Révisé le 17 nov. 2017

MP
5

Révisé le 22 avr. 2024

JC
5

Révisé le 25 mai 2017

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