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Ce projet guidé n'est pas disponible en Français (France)

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Coursera Project Network

COVID19 Data Analysis Using Python

Ahmad Varasteh

Instructeur : Ahmad Varasteh

32 255 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Apprendre, pratiquer et appliquer des compétences professionnelles grâce à des conseils d’experts
4.5

(1,957 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

100 Minutes
Apprenez à votre propre rythme
Un apprentissage pratique
Apprendre, pratiquer et appliquer des compétences professionnelles grâce à des conseils d’experts
4.5

(1,957 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

100 Minutes
Apprenez à votre propre rythme
Un apprentissage pratique

Ce que vous apprendrez

  • Learn the steps, needed to be taken to prepare your data sources for an analysis

  • Learn how to look at your data to find a good measure to stablish your analysis based upon

  • Learn to visualize the result of your analysis

Compétences que vous pratiquerez

  • Catégorie : Seaborn
  • Catégorie : Statistics
  • Catégorie : Data Analysis
  • Catégorie : Python Programming
  • Catégorie : Pandas

Détails à connaître

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais
Aucun téléchargement ou installation requis(e)

Disponible uniquement sur ordinateur

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

Emplacement réservé

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
Emplacement réservé

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 :

  1. Importing COVID19 dataset and preparing it for the analysis by dropping columns and aggregating rows.

  2. Deciding on and calculating a good measure for our analysis.

  3. Merging two datasets and finding correlations among our data.

  4. Visualizing our analysis results using Seaborn.

Expérience recommandée

Learners should have familiarity with python programming language and having a little experience working with Jupyter notebook.

5 images de projet

Instructeur

Évaluations de l’enseignant
4.6 (182 évaluations)
Ahmad Varasteh
Coursera Project Network
22 Cours60 378 apprenants

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 ?

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

Affichage de 3 sur 1957

4.5

1 957 avis

  • 5 stars

    67,22 %

  • 4 stars

    24,23 %

  • 3 stars

    5,77 %

  • 2 stars

    1,53 %

  • 1 star

    1,22 %

RP
5

Révisé le 27 juin 2020

DD
5

Révisé le 27 nov. 2020

RN
5

Révisé le 14 juin 2021

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