Analyse de données exploratoire Python: Nettoyer, visualiser et préparer les données

Avant de pouvoir construire des modèles prédictifs ou générer des informations commerciales, vous devez comprendre l'histoire que vos données brutes tentent de raconter.L'analyse exploratoire des données (EDA) est la première étape essentielle de tout flux de travail de science des données, transformant des ensembles de données désordonnés et non structurés en bases claires et exploitables. Ce cours en texte seul vous guide à travers l'ensemble du processus EDA en utilisant Python.Vous apprendrez à vérifier systématiquement les nouveaux ensembles de données, à traiter les anomalies et à structurer vos données pour une analyse avancée.En lisant des exemples de code pratiques et des explications structurées, vous gagnerez en confiance pour nettoyer les données numériques et catégorielles, découvrir les relations entre les variables et préparer vos résultats pour les tâches d'apprentissage automatique en aval. Ce que vous apprendrez: - Comprendre les principes de base de l'analyse exploratoire des données et la façon d'effectuer des audits de données initiaux. - Nettoyez et validez les ensembles de données en désordre en identifiant, en calculant et en remplaçant les valeurs manquantes ou corrompues. - Analyser les relations entre les variables en utilisant les techniques de visualisation Seaborn modernes. - Appliquer les pratiques modernes de pandas, y compris le chaînage efficace des méthodes, pour rationaliser votre manipulation des données. - Concevoir de nouvelles fonctionnalités et équilibrer les variables catégorielles pour optimiser les données pour les modèles d'apprentissage automatique. - Formuler et tester des hypothèses basées sur les modèles structurels découverts lors de votre exploration. Le cours commence par des définitions fondamentales et des techniques d'inspection de données de base avant de passer à des données brutes, non classées, à des ensembles de données structurés prêts à la modélisation, guidés entièrement par des explications écrites et des extraits de code propres. Ce cours est conçu pour les débutants en science des données, les analystes d'affaires et les passionnés de Python qui souhaitent se doter d'une base solide en matière de préparation de données.Aucune expérience préalable avec EDA n'est requise, bien qu'une connaissance de base de la syntaxe Python soit utile. Commencez à lire dès aujourd'hui pour découvrir les informations cachées dans vos ensembles de données et améliorer vos compétences en science des données.