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Python for Data Analysis: Pandas & NumPy

Ryan Ahmed

Instructeur : Ryan Ahmed

20 667 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Apprendre, pratiquer et appliquer des compétences professionnelles grâce à des conseils d’experts
4.4

(292 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
4.4

(292 avis)

niveau Débutant

Expérience recommandée

2 hours
Apprenez à votre propre rythme
Un apprentissage pratique

Ce que vous apprendrez

  • Understand python programming fundamentals for data analysis

  • Define single and multi-dimensional NumPy arrays

  • Import HTML data in Pandas DataFrames

Compétences que vous pratiquerez

  • Catégorie : Data Science
  • Catégorie : Data Operations
  • Catégorie : Data Analysis
  • Catégorie : Python Programming

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. Task #1: define single and multi-dimensional NumPy arrays

  2. Task #2: leverage NumPy built-in methods and functions

  3. Task #3: perform mathematical operations in NumPy

  4. Task #4: perform arrays slicing and indexing

  5. Task #5: perform elements selection (conditional)

  6. Task #6: understand pandas fundamentals

  7. Task #7: pandas with csv and html data

  8. Task #8: pandas operations

  9. Task #9: pandas with functions

  10. Task #10: perform sorting and ordering in pandas

Expérience recommandée

Basic python programming and mathematics.

3 images de projet

Instructeur

Évaluations de l’enseignant
4.0 (24 évaluations)
Ryan Ahmed
Coursera Project Network
38 Cours86 562 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

4.4

292 avis

  • 5 stars

    65,76 %

  • 4 stars

    21,69 %

  • 3 stars

    7,11 %

  • 2 stars

    2,03 %

  • 1 star

    3,38 %

Affichage de 3 sur 292

SK
5

Révisé le 14 juil. 2021

MA
5

Révisé le 25 juil. 2021

TA
4

Révisé le 15 mars 2023

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Emplacement réservé

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