C'est une introduction décente, qui pourrait bénéficier d'exemples plus divers et d'un meilleur flux entre les modules.
Python Data Science Foundations: Analyser et visualiser les données
Apprenez à analyser, nettoyer et visualiser des données à l'aide de Python, Pandas et Seaborn tout en développant des compétences fondamentales en modélisation statistique et en flux de travail de données modernes.
À propos de ce cours
Les données sont le moteur de la prise de décision moderne, mais pour en tirer parti, il faut disposer des bons outils d'analyse.Apprendre Python pour la science des données est le moyen le plus efficace de passer des feuilles de calcul manuelles à une analyse automatisée et évolutive.
Ce cours basé sur du texte vous guidera des bases absolues à la manipulation de données en toute confiance.Vous commencerez par les concepts statistiques fondamentaux et la syntaxe Python de base, en vous dirigeant progressivement vers la visualisation et la modélisation de régression. En lisant des explications claires et en étudiant des extraits de code du monde réel, vous développerez les compétences pratiques nécessaires pour nettoyer les ensembles de données désordonnés et extraire des informations exploitables.
Ce que vous apprendrez:
- Comprendre les concepts statistiques fondamentaux, y compris les distributions, les histogrammes et les techniques de transformation des données.
- Manipuler et nettoyer efficacement les ensembles de données structurés à l'aide de Pandas et NumPy.
- Créez des visualisations de données claires et informatives à l'aide de Matplotlib et Seaborn.
- Construire et interpréter des modèles de régression de base pour faire des prédictions basées sur des données.
- Appliquer des pratiques Python modernes, y compris des astuces de type et des flux de travail structurés, pour assurer des pipelines de données reproductibles.
Vous explorerez ensuite les techniques de visualisation des données et progresserez vers la modélisation prédictive, en consolidant votre compréhension à travers des parcours de code écrit et des exercices conceptuels.
Ce cours est conçu pour les débutants qui sont nouveaux dans la science des données et la programmation Python.Aucune expérience de codage préalable ou de formation mathématique avancée n'est requise.
Commencez votre parcours dans la science des données et apprenez à transformer des chiffres bruts en histoires significatives.
Ce que vous recevez
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Sans poser de questions -
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Court et ciblé
1 h 42 min de contenu pratique
Avis (4)
La structure était logique, mais j'aurais aimé qu'il y ait plus de pratique pratique au-delà des exemples de base.
Une bonne introduction. La structure était généralement claire, mais j'aurais aimé qu'il y ait quelques exemples plus concrets.
Hmm, je ne suis pas sûr que ce soit pour les débutants absolus. Cela suppose un peu de connaissances préalables qui n'ont pas été explicitement enseignées.
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Questions fréquentes
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