Apprendre l'analyse et la visualisation de données en Python

Apprenez à analyser les données rapidement et facilement en Python en réalisant des projets réels.

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Apprendre l'analyse et la visualisation de données en Python

What You Will Learn!

Avoir un niveau de compétence intermédiaire en programmation Python.
Utilisez l'environnement de bloc-notes Jupyter.
Utilisez la bibliothèque Numpy pour créer et manipuler des tableaux.
Utilisez la bibliothèque Pandas pour bien créer et structurer des données.
Apprenez à travailler avec divers formats de données en Python, notamment : CSV, HTML et MS Excel.
Créez des visualisations de données à l'aide des bibliothèques Matplotlib et Seaborn en python.
Apprenez la méthodologie d’analyse de données pour répondre à des problématiques précises
Avoir un portefeuille de divers projets d'analyse de données
Apprenez à nettoyer les données pour qu’elles soient exploitables

Description

Bienvenue dans (ce que je pense être) le meilleur cours en ligne sur l’analyse des données en Python. Ce cours couvre les bibliothèques Python les plus populaires en analyse et visualisation de données à savoir : Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, et plus encore !

Ce cours améliorera vos compétences en matière d’analyse de données pour vous aider à développer votre carrière en science de données ou dans tout domaine technologique adjacent.

Il s'agit d'un cours étroitement structuré et très bien détaillé, mais tout est décomposé en plusieurs chapitres vous facilitant l’apprentissage. Vous apprendrez tout doucement à l’aide d’exemples pratiques, des exercices et des projets complets se basant sur des données réelles.

En fait, nous travaillons avec plusieurs ensembles de données amusants et réels, notamment l’analyse des données de la plateforme Netflix, l’analyse des données des universités américaines et bien d’autres.

Permettez-moi de vous parler un peu de ce que vous apprendrez, entre autres, dans ce cours :

Travailler avec les blocs-notes Jupyter
Utiliser les performances de la bibliothèque Numpy pour le calcul scientifique
Utilisez Pandas pour lire et manipuler des ensembles de données
Travailler avec des objets DataFrames et Series
Organiser, filtrer, nettoyer, agréger et analyser les DataFrames
Indexation hiérarchique principale
Fusionner des ensembles de données dans Pandas
Créez des visualisations complexes avec Matplotlib
Utilisez Seaborn pour créer de belles visualisations significatives
Créez des courbes, des histogrammes, des boîtes à moustaches, des diagrammes à secteur.

etc.

Ce cours est tout simplement le meilleur en langue française, il vous facilite l’apprentissage, très riche et pédagogiquement bien structuré. Nous utilisons de vrais ensembles de données et je vous montrerais les principaux éléments pour réussir des projets d’analyse de données et répondre aux problématiques traitées.

J'espère que vous l'apprécierez aussi.