Il s'agit du dernier cours de la spécialisation qui s'appuie sur les connaissances acquises dans les cours Python Programming Essentials, Python Data Representations et Python Data Analysis. Nous apprendrons à installer des paquets externes pour l'utilisation de Python, à acquérir des données à partir de sources sur le Web, puis nous nettoierons, traiterons, analyserons et visualiserons ces données. Ce cours combinera les compétences acquises tout au long de la spécialisation pour vous permettre d'écrire des programmes intéressants, pratiques et utiles. À la fin du cours, vous serez à l'aise pour installer des paquets Python, analyser des données existantes et générer des visualisations de ces données. Ce cours complètera votre formation de scripteur en vous permettant de localiser, d'installer et d'utiliser des paquets Python écrits par d'autres. Vous serez en mesure d'utiliser efficacement les outils et les paquets qui sont largement disponibles afin d'accroître votre efficacité et d'écrire des programmes utiles.
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Visualisation de données en Python
Ce cours fait partie de Spécialisation Introduction aux scripts en Python
Instructeurs : Scott Rixner
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Il y a 4 modules dans ce cours
Ce module aborde l'importance de l'utilisation et de la rédaction de la documentation. La documentation de Python est une ressource précieuse pour découvrir les fonctionnalités du langage que vous n'avez pas encore vues.
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Ce module vous apprendra à connaître les paquets et les modules en Python, y compris comment installer des paquets et comment créer vos propres modules. Vous apprendrez également à utiliser la bibliothèque de traçage Pygal.
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Ce module vous apprendra à connaître les ensembles Python. Les ensembles sont utilisés pour contenir des collections de données non ordonnées et sans doublons. Nous aborderons également la question de l'efficacité.
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Le projet final de la spécialisation vous permettra de démontrer la maîtrise des concepts que vous avez appris jusqu'à présent. Vous serez également en mesure de comprendre et de comparer différentes approches pour réconcilier deux ensembles de données.
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