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Exploratory Data Analysis With Python and Pandas

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

Nous sommes actuellement en train de le traduire dans plus de langues.
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Exploratory Data Analysis With Python and Pandas

Bassim Eledath

Instructeur : Bassim Eledath

16 710 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

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

(419 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

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

(419 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

2 hours
Apprenez à votre propre rythme
Un apprentissage pratique

Ce que vous apprendrez

  • Apply practical Exploratory Data Analysis (EDA) techniques on any tabular dataset using Python packages such as Pandas and Numpy.

  • Produce data visualizations using Seaborn and Matplotlib

Compétences que vous pratiquerez

  • Catégorie : Data Analysis
  • Catégorie : Python Programming
  • Catégorie : Pandas
  • Catégorie : Exploratory Data Analysis
  • Catégorie : EDA

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. Initial Data Exploration (7 min)

  2. Univariate Analysis (8 min)

  3. Bivariate Analysis (8 min)

  4. Dealing With Duplicate Rows and Missing Values (8 min)

  5. Correlation Analysis (4 min)

Expérience recommandée

Experience with Python is recommended but not required. Familiarity with intro-level statistics is required

5 images de projet

Instructeur

Évaluations de l’enseignant
4.5 (22 évaluations)
Bassim Eledath
Coursera Project Network
1 Cours16 710 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 419

4.5

419 avis

  • 5 stars

    70,16 %

  • 4 stars

    19,09 %

  • 3 stars

    6,44 %

  • 2 stars

    1,67 %

  • 1 star

    2,62 %

LN
5

Révisé le 24 févr. 2022

SA
5

Révisé le 3 déc. 2020

HJ
5

Révisé le 19 mai 2022

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Emplacement réservé

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