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
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Capstone : Récupération, traitement et visualisation de données avec Python
Ce cours fait partie de Spécialisation Python pour tous
Instructeur : Charles Russell Severance
293 802 déjà inscrits
Inclus avec 
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4.7
(13,941 avis)
niveau Débutant
Aucune connaissance prérequise
Planning flexible
Env. 9 heures
Apprenez à votre propre rythme
98%
La plupart des apprenants ont aimé 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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Ce cours fait partie de la Spécialisation Python pour tous
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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 (1,087 évaluations)Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Analyse des Données
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University of Colorado Boulder
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.
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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
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