Analyse des données avec Python

4.7
étoiles
13,616 évaluations

93 %

194 572 déjà inscrits

Enseignant(s) : Joseph Santarcangelo

Sous-titres : Français, Arabe,

Offert par

IBM

À propos de ce cours

646 934 consultations récentes

Learn how to analyze data using Python. This course will take you from the basics of Python to exploring many different types of data. You will learn how to prepare data for analysis, perform simple statistical analysis, create meaningful data visualizations, predict future trends from data, and more!
Topics covered:

1) Importing Datasets
2) Cleaning the Data
3) Data frame manipulation
4) Summarizing the Data
5) Building machine learning Regression models
6) Building data pipelines

 Data Analysis with Python will be delivered through lecture, lab, and assignments. It includes following parts:

Data Analysis libraries: will learn to use Pandas, Numpy and Scipy libraries to work with a sample dataset. We will introduce you to pandas, an open-source library, and we will use it to load, manipulate, analyze, and visualize cool datasets. Then we will introduce you to another open-source library, scikit-learn, and we will use some of its machine learning algorithms to build smart models and make cool predictions.

If you choose to take this course and earn the Coursera course certificate, you will also earn an IBM digital badge.  

LIMITED TIME OFFER: Subscription is only $39 USD per month for access to graded materials and a certificate.

Résultats de carrière des étudiants

23%

ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce cours

25%

ont bénéficié d'un avantage concret dans leur carrières grâce à ce cours

11%

a obtenu une augmentation de salaire ou une promotion

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Certificat partageable

Obtenez un Certificat lorsque vous terminez

100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Niveau débutant

Approx. 13 heures pour terminer

Anglais

Sous-titres : Arabe, Français, Portugais (européen), Italien, Vietnamien, Allemand, Russe, Turc, Anglais, Espagnol, Persan

Compétences que vous acquerrez

Predictive ModellingPython ProgrammingData AnalysisData Visualization (DataViz)Model Selection

Résultats de carrière des étudiants

23%

ont commencé une nouvelle carrière après avoir terminé ce cours

25%

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11%

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Dates limites flexibles

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Certificat partageable

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Niveau débutant

Approx. 13 heures pour terminer

Anglais

Sous-titres : Arabe, Français, Portugais (européen), Italien, Vietnamien, Allemand, Russe, Turc, Anglais, Espagnol, Persan

Enseignant

Évaluation de l'enseignant

4,61/5 (1 599 notes)

Joseph Santarcangelo

Ph.D., Data Scientist at IBM

IBM Developer Skills Network

519 009 étudiants

21 cours

Offert par

IBM

IBM is the global leader in business transformation through an open hybrid cloud platform and AI, serving clients in more than 170 countries around the world. Today 47 of the Fortune 50 Companies rely on the IBM Cloud to run their business, and IBM Watson enterprise AI is hard at work in more than 30,000 engagements. IBM is also one of the world’s most vital corporate research organizations, with 28 consecutive years of patent leadership. Above all, guided by principles for trust and transparency and support for a more inclusive society, IBM is committed to being a responsible technology innovator and a force for good in the world.

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Évaluation du contenu93%(23,214 notes)

Semaine

Semaine 1

2 heures pour terminer

Importing Datasets

2 heures pour terminer

6 vidéos (Total 20 min), 1 lecture, 6 quiz

6 vidéos

The Problem1 min

Understanding the Data2 min

Python Packages for Data Science2 min

Importing and Exporting Data in Python4 min

Getting Started Analyzing Data in Python4 min

Accessing Databases with Python4 min

1 lecture

Lesson Summary1 min

5 exercices pour s'entraîner

Practice Quiz: Understanding the Data2 min

Practice Quiz: Python Packages for Data Science2 min

Practice Quiz: Importing and Exporting Data in Python2 min

Practice Quiz: Getting Started Analyzing Data in Python2 min

Graded Quiz: Importing Datasets10 min

Semaine

Semaine 2

2 heures pour terminer

Data Wrangling

2 heures pour terminer

6 vidéos (Total 19 min), 1 lecture, 6 quiz

6 vidéos

Pre-processing Data in Python2 min

Dealing with Missing Values in Python6 min

Data Formatting in Python3 min

Data Normalization in Python3 min

Binning in Python1 min

Turning categorical variables into quantitative variables in Python2 min

1 lecture

Lesson Summary10 min

5 exercices pour s'entraîner

Practice Quiz: Dealing with Missing Values in Python6 min

Practice Quiz: Data Formatting in Python2 min

Practice Quiz: Data Normalization in Python2 min

Practice Quiz: Turning categorical variables into quantitative variables in Python2 min

Graded Quiz: Data Wrangling10 min

Semaine

Semaine 3

2 heures pour terminer

Exploratory Data Analysis

2 heures pour terminer

6 vidéos (Total 20 min), 1 lecture, 6 quiz

6 vidéos

Exploratory Data Analysis1 min

Descriptive Statistics4 min

GroupBy in Python3 min

Correlation2 min

Correlation - Statistics2 min

Association between two categorical variables: Chi-Square4 min

1 lecture

Lesson Summary1 min

5 exercices pour s'entraîner

Practice Quiz: Descriptive Statistics2 min

Practice Quiz: GroupBy in Python2 min

Correlation4 min

Practice Quiz: Correlation - Statistics2 min

Graded Quiz: Exploratory Data Analysis10 min

Semaine

Semaine 4

2 heures pour terminer

Model Development

2 heures pour terminer

6 vidéos (Total 27 min), 1 lecture, 6 quiz

6 vidéos

Model Development1 min

Linear Regression and Multiple Linear Regression6 min

Model Evaluation using Visualization4 min

Polynomial Regression and Pipelines4 min

Measures for In-Sample Evaluation3 min

Prediction and Decision Making5 min

1 lecture

Lesson Summary1 min

5 exercices pour s'entraîner

Practice Quiz: Linear Regression and Multiple Linear Regression4 min

Practice Quiz: Model Evaluation using Visualization4 min

Practice Quiz: Polynomial Regression and Pipelines2 min

Practice Quiz: Measures for In-Sample Evaluation2 min

Graded Quiz: Model Development10 min

Avis

4.7

1999 avis

5 stars
75,48 %
4 stars
18,93 %
3 stars
3,95 %
2 stars
0,93 %
1 star
0,68 %

Meilleurs avis pour ANALYSE DES DONNÉES AVEC PYTHON

par SC5 mai 2020

I started this course without any knowledge on Data Analysis with Python, and by the end of the course I was able to understand the basics of Data Analysis, usage of different libraries and functions.

par RP19 avr. 2019

perfect for beginner level. all the concepts with code and parameter wise have been explained excellently. overall best course in making anyone eager to learn from basics to handle advances with ease.

par SC11 août 2020

Thank you very much to the instructors. I liked the course but it could have been better designed. More exercises ascending from easy to hard & real and teaching quiz questions would make it perfect.

par AB12 févr. 2020

Great introduction to data manipulation and analysis for common problems that arise in data science. Also allows you to gain a further understanding of Python syntax, specifically the pandas library.

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Foire Aux Questions

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L’accès à des vidéos de cours et des devoirs dépend de votre type d’inscription. Si vous suivez un cours en mode auditeur libre, vous pourrez voir la plupart des contenus de cours gratuitement. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter une expérience de certificat, pendant ou après avoir assister au cours en tant qu’auditeur libre. Si vous ne visualisez pas l’option auditeur libre :
Il est possible que le cours ne propose pas d’option auditeur libre. Vous pouvez en revanche accéder à un essai gratuit ou faire une demande d'aide financière.
Le cours propose peut-être « Cours complet, aucun certificat » à la place. Cette option vous permet de voir tous les contenus de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cependant, vous ne pourrez pas acheter une expérience de certificat.
À quoi ai-je droit si je m'abonne à ce Certificat ?
Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours du Certificat, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.
Puis-je obtenir des crédits universitaires si je réussis le Cours ?
Ce Cours n'est pas associé à des crédits universitaires, mais certaines universités peuvent décider d'accepter des Certificats de Cours pour des crédits. Vérifiez-le auprès de votre établissement pour en savoir plus. Les Diplômes en ligne et les Certificats Mastertrack™ sur Coursera apportent la possibilité d'obtenir des crédits universitaires.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.

Analyse des données avec Python

À propos de ce cours

Résultats de carrière des étudiants

23%

25%

11%

Compétences que vous acquerrez

Résultats de carrière des étudiants

23%

25%

11%

Enseignant

Joseph Santarcangelo

Offert par

IBM

Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine 1

Importing Datasets

Semaine 2

Data Wrangling

Semaine 3

Exploratory Data Analysis

Semaine 4

Model Development

Semaine 5

Model Evaluation

Semaine 6

Final Assignment

Avis

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