By the end of this project, you will learn how to use Python for basic statistics (including t-tests and correlations). We will learn all the important steps of analysis, including loading, sorting and cleaning data. In this course, we will use exploratory data analysis to understand our data and plot boxplots to visualize the data. Boxplots also allow us to investigate any outliers in our datasets. We will then learn how to examine relationships between the different data using correlations and scatter plots. Finally, we will compare data using t-tests. Throughout this course we will analyse a dataset on Science and Technology from World Bank. The measures in this dataset are numeric, therefore you will learn how to handle and compare numeric data.
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Basic Statistics in Python (Correlations and T-tests)
Instructeur : Laura Gemmell
4 000 déjà inscrits
Inclus avec 
(31 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Clean data, including removing missing data and unnecessary columns
Explore data using descriptive statistics
Create visualizations of our data and analysis
Perform statistical tests, including t-tests and correlation
Compétences que vous pratiquerez
- Catégorie : Summary Statistics
- Catégorie : Statistical Analysis
- Catégorie : Pandas
- Catégorie : Data Visualization
- Catégorie : Data Cleansing
Détails à connaître
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Disponible uniquement sur ordinateur
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
Apprendre, pratiquer et appliquer des compétences prêtes à l'emploi en moins de 2 heures
- Bénéficiez d’une formation par des experts du secteur
- Gagnez en expérience pratique en effectuant des tâches professionnelles du monde réel
- Renforcez votre confiance en utilisant les outils et technologies les plus récents
À propos de ce Projet Guidé
Apprendrez étape par étape
Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :
Set up a new Google Colab notebook
Load data into notebook
Clean data to remove missing data and unnecessary columns
Perform exploratory data analysis
Create boxplots using for loops
Explore relationships between data using correlation and scatter plots
Perform t-tests to compare data from different years
Expérience recommandée
Knowledge of statistics, including p-values, significance, t-tests and correlation
7 images de projet
Instructeur
Offert par
Méthode d’apprentissage
Apprentissage pratique basé sur les compétences
Mettez en pratique de nouvelles compétences en effectuant des tâches professionnelles.
Conseils d’experts
Suivez les vidéos pré-enregistrées d’experts à l’aide d’une interface unique, divisée en deux.
Aucun téléchargement ou installation requis(e)
Accédez aux outils et aux ressources dont vous avez besoin dans un espace de travail cloud préconfiguré.
Disponible uniquement sur ordinateur de bureau
Ce Projet Guidé est conçu pour les ordinateurs portables ou de bureau disposant d’une connexion internet fiable, et non pour les appareils mobiles.
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Avis des étudiants
Affichage de 3 sur 31
31 avis
- 5 stars
67,74 %
- 4 stars
16,12 %
- 3 stars
9,67 %
- 2 stars
3,22 %
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3,22 %
Révisé le 3 déc. 2020
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Foire Aux Questions
En achetant un Projet Guidé, vous obtenez tout ce dont vous avez besoin pour terminer ce Projet Guidé, y compris l'accès à un espace de travail de bureau cloud, via votre navigateur web, qui contient les fichiers et les logiciels dont vous avez besoin pour commencer, ainsi que les instructions vidéo étape par étape d'un expert en la matière.
Comme votre espace de travail contient un bureau cloud dimensionné pour un ordinateur portable ou de bureau, les Projets Guidés ne sont pas disponibles sur votre appareil mobile.
Les enseignants des Projets Guidés sont des experts en la matière qui ont de l'expérience dans les compétences, les outils ou le domaine de leur projet et qui sont passionnés par le partage de leurs connaissances avec des millions d'étudiants dans le monde.