FIFA20 Data Exploration using Python

4.5
étoiles
37 évaluations
Offert par
Coursera Project Network
1,557 déjà inscrits
Dans ce projet guidé, vous :

Learn the steps needed to be taken in order to prepare you dataset for data exploration

Learn to use data exploration and visualization to uncover initial pattern in your data

Learn to use plotly module

Clock100 Minutes
BeginnerDébutant
CloudAucun téléchargement requis
VideoVidéo en écran partagé
Comment DotsAnglais
LaptopOrdinateur de bureau uniquement

By the end of this project, you will learn to use data Exploration techniques in order to uncover some initial patterns, insights and interesting points in your dataset. We are going to use a dataset consisting 5 CSV files, consisting of the data related to players in FIFA video game. We will clean and prepare it by dropping useless columns, calculating new features for our dataset and filling up the null values properly. and then we will start our exploration and we'll do some visualizations.

Les compétences que vous développerez

Data Pre-ProcessingPlotlyPandasData Visualization (DataViz)Exploratory Data Analysis

Apprendrez étape par étape

Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :

  1. importing FIFA20 players dataset and take a look at the columns

  2. prepare our dataset for Data exploration by dropping useless columns and calculating new features

  3. Plotting a scatter plot to see the relationship between the Overall ratings and age of the players and their price

  4. Plotting a pie chart to see the proportion of right-foot players and left-foot players

  5. Creating a method to plot a Scatterpolar for comparing a Players growth over Time

  6. Creating a method to pick top 5 player based on a the player position and the player value in euro

Comment fonctionnent les projets guidés

Votre espace de travail est un bureau cloud situé dans votre navigateur, aucun téléchargement n'est requis.

Votre enseignant(e) vous guide étape par étape dans une vidéo en écran partagé

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