Après avoir suivi ces cours, je me sens confiant dans la création de visualisations et de tableaux de bord professionnels.
Shoebur RahmanSpécialiste des marchés publics, Giz Bangladesh
Description du cours
Commencez votre parcours en Data Science ! Même si vous n’avez jamais écrit une ligne de code, vous pourrez suivre ce cours et découvrir la puissance de Python pour faire de la Data Science. Vous utiliserez des données pour résoudre le mystère de Bayes, le Golden Retriever kidnappé, et au passage vous vous familiariserez avec la syntaxe de base de Python et des modules populaires de Data Science comme Matplotlib (pour les graphiques) et pandas (pour les données tabulaires).Les vidéos contiennent des transcriptions en direct que vous pouvez afficher en cliquant sur « Voir la transcription » en bas à gauche des vidéos.
Le glossaire du cours se trouve à droite, dans la section ressources.
Pour obtenir des crédits CPE, vous devez terminer le cours et atteindre un score de 70 % à l’évaluation qualifiante. Vous pouvez accéder à l’évaluation en cliquant sur l’encart des crédits CPE à droite.
Prérequis
Aucun prérequis pour ce cours
Programme de formation
Plan du cours
1
Premiers pas en Python
Bienvenue dans le monde passionnant de l’analyse de données en Python ! Dans ce chapitre, vous apprendrez les bases de la syntaxe Python, vous chargerez vos premiers modules Python et vous utiliserez des fonctions pour établir une liste de suspects dans l’enlèvement de Bayes, le Golden Retriever primé de DataCamp.
- Plongez dans Python50 XP
- Importer des modules Python100 XP
- Corriger un import erroné100 XP
- Créer des variables50 XP
- Créer un flottant100 XP
- Créer des chaînes de caractères100 XP
- Corriger les erreurs de chaînes de caractères100 XP
- Noms de variables valides50 XP
- S’amuser avec les fonctions50 XP
- Charger un DataFrame100 XP
- Corriger une erreur de fonction100 XP
- À la recherche de suspects100 XP
2
Charger des données avec pandas
Dans ce chapitre, vous allez découvrir une puissante bibliothèque Python : pandas. pandas vous permet de lire, modifier et interroger des ensembles de données tabulaires (comme des feuilles de calcul ou des tables de base de données). Vous examinerez les relevés de carte bancaire des suspects pour voir si l’un d’eux a effectué des achats suspects.
3
Tracer des données avec Matplotlib
Préparez-vous à visualiser vos données ! Vous créerez des graphiques linéaires avec un autre module Python : Matplotlib. À l’aide de ces graphiques, vous analyserez les fréquences des lettres dans la demande de rançon et dans plusieurs échantillons d’écriture pour identifier le ravisseur.
4
Différents types de graphiques
Dans ce dernier chapitre, vous apprendrez à créer trois nouveaux types de graphiques : nuages de points, diagrammes en barres et histogrammes. Vous utiliserez ces outils pour localiser la cachette du ravisseur et secourir Bayes, le Golden Retriever.
Introduction à la Data Science en Python
Cours
terminé
