Accéder au contenu principal
AccueilPython

Intermediate Python

Level up your data science skills by creating visualizations using Matplotlib and manipulating DataFrames with pandas.

Commencer Le Cours Gratuitement
4 heures18 vidéos87 exercices1 159 077 apprenantsTrophyDéclaration de réalisation

Créez votre compte gratuit

GoogleLinkedInFacebook

ou

En continuant, vous acceptez nos Conditions d'utilisation, notre Politique de confidentialité et le fait que vos données sont stockées aux États-Unis.
Group

Formation de 2 personnes ou plus ?

Essayer DataCamp for Business

Apprécié par les apprenants de milliers d'entreprises


Description du cours

Improve Your Python Skills

Learning Python is crucial for any aspiring data science practitioner. Learn to visualize real data with Matplotlib’s functions and get acquainted with data structures such as the dictionary and pandas DataFrame. This four-hour intermediate course will help you to build on your existing Python skills and explore new Python applications and functions that expand your repertoire and help you work more efficiently.

Learn to Use Python Dictionaries and pandas

Dictionaries offer an alternative to Python lists, while the pandas dataframe is the most popular way of working with tabular data. In the second chapter of this course, you’ll find out how you can create and manipulate datasets, and how to access them using these structures. Hands-on practice throughout the course will build your confidence in each area.

Explore Python Boolean Logic and Python Loops

In the second half of this course, you’ll look at logic, control flow, filtering and loops. These functions work to control decision-making in Python programs and help you to perform more operations with your data, including repeated statements. You’ll finish the course by applying all of your new skills by using hacker statistics to calculate your chances of winning a bet.

Once you’ve completed all of the chapters, you’ll be ready to apply your new skills in your job, new career, or personal project, and be prepared to move onto more advanced Python learning.
Pour les entreprises

Formation de 2 personnes ou plus ?

Donnez à votre équipe l’accès à la plateforme DataCamp complète, y compris toutes les fonctionnalités.
DataCamp Pour Les EntreprisesPour une solution sur mesure , réservez une démo.

Dans les titres suivants

Certification disponible

Analyste de données en Python

Aller à la piste
Certification disponible

Scientifique de données associé en Python

Aller à la piste

Principes de base des données en Python

Aller à la piste
  1. 1

    Matplotlib

    Gratuit

    Data visualization is a key skill for aspiring data scientists. Matplotlib makes it easy to create meaningful and insightful plots. In this chapter, you’ll learn how to build various types of plots, and customize them to be more visually appealing and interpretable.

    Jouez Au Chapitre Maintenant
    Basic plots with Matplotlib
    50 xp
    Line plot (1)
    100 xp
    Line Plot (2): Interpretation
    50 xp
    Line plot (3)
    100 xp
    Scatter Plot (1)
    100 xp
    Scatter plot (2)
    100 xp
    Histogram
    50 xp
    Build a histogram (1)
    100 xp
    Build a histogram (2): bins
    100 xp
    Build a histogram (3): compare
    100 xp
    Choose the right plot (1)
    50 xp
    Choose the right plot (2)
    50 xp
    Customization
    50 xp
    Labels
    100 xp
    Ticks
    100 xp
    Sizes
    100 xp
    Colors
    100 xp
    Additional Customizations
    100 xp
    Interpretation
    50 xp
  2. 2

    Dictionaries & Pandas

    Learn about the dictionary, an alternative to the Python list, and the pandas DataFrame, the de facto standard to work with tabular data in Python. You will get hands-on practice with creating and manipulating datasets, and you’ll learn how to access the information you need from these data structures.

    Jouez Au Chapitre Maintenant
  3. 3

    Logic, Control Flow and Filtering

    Boolean logic is the foundation of decision-making in Python programs. Learn about different comparison operators, how to combine them with Boolean operators, and how to use the Boolean outcomes in control structures. You'll also learn to filter data in pandas DataFrames using logic.

    Jouez Au Chapitre Maintenant
  4. 5

    Case Study: Hacker Statistics

    This chapter will allow you to apply all the concepts you've learned in this course. You will use hacker statistics to calculate your chances of winning a bet. Use random number generators, loops, and Matplotlib to gain a competitive edge!

    Jouez Au Chapitre Maintenant
Pour les entreprises

Formation de 2 personnes ou plus ?

Donnez à votre équipe l’accès à la plateforme DataCamp complète, y compris toutes les fonctionnalités.

Dans les titres suivants

Certification disponible

Analyste de données en Python

Aller à la piste
Certification disponible

Scientifique de données associé en Python

Aller à la piste

Principes de base des données en Python

Aller à la piste

ensembles de données

GapminderCarsBRICS

collaborateurs

Collaborator's avatar
Vincent Vankrunkelsven
Collaborator's avatar
Filip Schouwenaars
Hugo Bowne-Anderson HeadshotHugo Bowne-Anderson

Data Scientist

Voir Plus

Qu’est-ce que les autres apprenants ont à dire ?

Inscrivez-vous 15 millions d’apprenants et commencer Intermediate Python Aujourd’hui!

Créez votre compte gratuit

GoogleLinkedInFacebook

ou

En continuant, vous acceptez nos Conditions d'utilisation, notre Politique de confidentialité et le fait que vos données sont stockées aux États-Unis.