Dans le cadre du projet de fin d'études, les étudiants créeront une série d'applications pour récupérer, traiter et visualiser des données à l'aide de Python. Les projets impliqueront tous les éléments de la spécialisation. Dans la première partie du capstone, les étudiants feront quelques visualisations pour se familiariser avec les technologies utilisées et poursuivront ensuite leur propre projet pour visualiser d'autres données qu'ils ont ou qu'ils peuvent trouver. Les chapitres 15 et 16 du livre "Python for Everybody" serviront de base au projet. Ce cours couvre Python 3.
Capstone : Récupération, traitement et visualisation de données avec Python
Capstone : Récupération, traitement et visualisation de données avec Python
Ce cours fait partie de Spécialisation Python pour tous
Instructeur : Charles Russell Severance
295 165 déjà inscrits
Inclus avec 
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4.7
(13,960 avis)
niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
Planning flexible
Env. 9 heures
Apprenez à votre propre rythme
98%
La plupart des étudiants ont apprécié ce cours
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
Détails à connaître
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Évaluations
1 devoir
Enseigné en Anglais
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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 (1,090 évaluations)Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Analyse des Données
University of Michigan
University of Toronto
Coursera Project Network
Coursera Project Network
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.
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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
4.7
13 960 avis
- 5 stars
82,26 %
- 4 stars
12,37 %
- 3 stars
3,36 %
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- 1 star
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TG
5
Révisé le 12 avr. 2020
I am impressed at how much information we can search and analyze on the web. This specialization has really opened my eyes to how easy it is to gather information from the web. Thanks Dr. Chuck!
YH
5
Révisé le 22 mars 2019
This is a great course. I like this course very much because I can retrieve, process and visualize data in Python in a very good way I never used before. This course is very useful in real world.
JC
5
Révisé le 25 mai 2017
I found this course a little bit easier that some of the previous courses, however, it allowed me to gain experience managing a larger projects that encompass several languages and multiple programs.
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