University of Michigan
Spécialisation Science des Données Appliquée avec Python

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University of Michigan

Spécialisation Science des Données Appliquée avec Python

Obtenez de nouvelles informations sur vos données. Apprenez à appliquer les méthodes et techniques de la science des données et à acquérir des compétences en matière d'analyse.

Christopher Brooks
Kevyn Collins-Thompson
Daniel Romero

Instructeurs : Christopher Brooks

426 131 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
4.5

(26,099 avis)

niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
4 mois
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Effectuer une analyse statistique inférentielle

  • Déterminer si une visualisation de données est bonne ou mauvaise

  • Améliorez l'analyse des données grâce à l'apprentissage automatique

  • Analyser la connectivité d'un réseau social

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Exploration de texte
  • Catégorie : Programmation en Python
  • Catégorie : Pandas
  • Catégorie : Matplotlib

Détails à connaître

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Enseigné en Anglais

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Améliorez votre expertise en la matière

  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de University of Michigan
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Spécialisation - 5 séries de cours

Introduction à la science des données en Python

COURS 134 heures4.5 (27,080 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Comprendre des techniques telles que les lambdas et la manipulation de fichiers csv

  • Décrire les fonctions et caractéristiques courantes de Python utilisées pour la science des données

  • Interroger les structures DataFrame pour les nettoyer et les traiter

  • Expliquer les distributions, l'échantillonnage et les tests t

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Boîte à outils du langage naturel (NLTK)
Catégorie : Exploration de texte
Catégorie : Programmation en Python
Catégorie : Traitement du langage naturel (NLP)

Tracés, graphiques et représentation de données en Python

COURS 224 heures4.5 (6,246 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Décrire les caractéristiques d'une bonne ou d'une mauvaise visualisation

  • Comprendre les meilleures pratiques pour créer des graphiques de base

  • Identifier les fonctions les mieux adaptées à des problèmes particuliers

  • Créez une visualisation à l'aide de matplotlb

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Théorie des graphes
Catégorie : Analyse du réseau
Catégorie : Programmation en Python
Catégorie : Analyse des réseaux sociaux

Apprentissage automatique appliqué en Python

COURS 331 heures4.6 (8,514 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Décrivez en quoi l'apprentissage automatique est différent des statistiques descriptives

  • Créer et évaluer des grappes de données

  • Expliquer les différentes approches pour créer des modèles prédictifs

  • Construire des fonctionnalités qui répondent aux besoins d'analyse

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Programmation en Python
Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique (ML)
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Scikit-Learn

Text Mining appliqué en Python

COURS 425 heures4.2 (3,809 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Comprendre comment le texte est traité en Python

  • Appliquer les méthodes de base du traitement du langage naturel

  • Écrire un code qui regroupe les documents par thème

  • Décrire le cadre nltk pour la manipulation de texte

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Programmation en Python
Catégorie : Numpy
Catégorie : Pandas
Catégorie : Nettoyage des données

Analyse appliquée des réseaux sociaux en Python

COURS 526 heures4.6 (2,703 évaluations)

Ce que vous apprendrez

  • Représenter et manipuler des données en réseau à l'aide de la bibliothèque NetworkX

  • Analyser la connectivité d'un réseau

  • Mesurer l'importance ou la centralité d'un nœud dans un réseau

  • Prévoir l'évolution des réseaux dans le temps

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Programmation en Python
Catégorie : Virtualisation des données
Catégorie : Visualisation de Données
Catégorie : Matplotlib

Instructeurs

Christopher Brooks
15 Cours888 339 apprenants
Kevyn Collins-Thompson
University of Michigan
0 Cours0 apprenants

Offert par

Préparer un diplôme

Le fait de suivre ce Spécialisation proposé par University of Michigan vous donnera un aperçu des enseignants ainsi que des sujets et contenus dans un programme diplômant connexe, ce qui peut vous aider à déterminer si le sujet ou l’université vous convient.

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.’
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