Ce cours introduira l'apprenant aux bases de l'environnement de programmation python, y compris les techniques fondamentales de programmation python telles que les lambdas, la lecture et la manipulation des fichiers csv, et la bibliothèque numpy. Le cours introduira les techniques de manipulation et de nettoyage des données en utilisant la célèbre bibliothèque python pandas data science et introduira l'abstraction des Series et DataFrame en tant que structures de données centrales pour l'analyse des données, ainsi que des tutoriels sur la façon d'utiliser efficacement des fonctions telles que groupby, merge, et pivot tables. A la fin de ce cours, les étudiants seront capables de prendre des données tabulaires, de les nettoyer, de les manipuler et d'effectuer des analyses statistiques inférentielles de base.
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Introduction à la science des données en Python
Ce cours fait partie de Spécialisation Science des Données Appliquée avec Python
Instructeur : Christopher Brooks
818 537 déjà inscrits
Inclus avec 
(27,134 avis)
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 : Programmation Informatique
- Catégorie : Analyse des Données
- Catégorie : Gestion des données
- Catégorie : Programmation en Python
- Catégorie : Programmation Statistique
- Catégorie : Esprit Critique
- Catégorie : Statistiques Générales
Détails à connaître
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4 devoirs
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Il y a 4 modules dans ce cours
Dans cette semaine, vous obtiendrez une introduction au domaine de la science des données, vous passerez en revue les fonctionnalités et les caractéristiques communes de Python que les scientifiques des données utilisent, et vous serez initié au carnet Jupyter de Coursera pour les conférences. Toutes les informations sur l'évaluation, les prérequis et les attentes se trouvent dans le syllabus du cours, et vous pouvez trouver plus d'informations sur les carnets Jupyter sur notre page Ressources du cours.
Inclus
12 vidéos6 lectures1 devoir1 devoir de programmation2 laboratoires non notés1 plugin
Dans cette semaine de cours, vous apprendrez les bases de l'un des outils les plus importants de Python pour le nettoyage et le traitement des données : pandas. Vous apprendrez à lire des données dans des structures DataFrame, à interroger ces structures et à connaître les détails de l'indexation de ces structures.
Inclus
9 vidéos1 lecture1 devoir1 devoir de programmation1 laboratoire non noté
Cette semaine, vous approfondirez votre compréhension de la bibliothèque python pandas en apprenant à fusionner des DataFrames, à générer des tableaux récapitulatifs, à regrouper des données en éléments logiques et à manipuler des dates. Nous rafraîchirons également votre compréhension des échelles de données et discuterons des problèmes liés à la création de métriques pour l'analyse. La semaine se termine par un travail de programmation plus important.
Inclus
6 vidéos1 lecture1 devoir1 devoir de programmation1 laboratoire non noté
Au cours de cette semaine de cours, vous serez initié à une variété de techniques statistiques telles que les distributions, l'échantillonnage et les tests t. La semaine se termine par deux discussions sur la science et la montée du quatrième paradigme - la découverte basée sur les données.
Inclus
2 vidéos6 lectures1 devoir1 devoir de programmation1 laboratoire non noté
Instructeur
Offert par
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University of Pennsylvania
Duke University
Préparer un diplôme
Le fait de suivre ce cours 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 ?
Avis des étudiants
27 134 avis
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Révisé le 26 juil. 2020
Quizzes were very challenging and interesting. I learned alot. The main drawback in this course is that the materials are insufficient to answer the assignments.And some questions were not so clear.
Révisé le 21 nov. 2016
Great course! I liked how the focus was mainly on the practical aspects of data science. No 'dry' course material. I know much more about the practical side of data analysis than before! Thank you!
Révisé le 13 avr. 2020
Awesome course! I haven't done any course like this. Explanations were very clear and deep, which is very helpful to learn the content. Thanks a lot to the professor and the University of Michigan.
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