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Thierno Ibrahima Diop
Dans ce projet guidé, vous allez charger et faire de l'analyse univariée de variables catégorielles et continues, tout comme l'analyse multivariée entre des variables catégorielles et continues. Pour réaliser cette analyse, vous allez utiliser JupyterLab avec des librairies de data science en python telles que Pandas, Matplotlib, SeaBorn et WordCloud.
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Dans ce projet guidé, vous allez charger et faire de l'analyse univariée des variables catégorielles et continues, tout comme l'analyse multivariée entre des variables catégorielles et continues. Pour réaliser cette analyse, vous allez utiliser JupyterLab avec des librairies de data science en python telles que Pandas, Matplotlib, SeaBorn et WordCloud.
Good to know
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Know what's good ,
what to watch for , and
possible dealbreakers
Enseigne les techniques d'analyse de données univariée et multivariée, qui sont des compétences essentielles dans les domaines de la statistique, de la science des données et de l'apprentissage automatique
Utilise les bibliothèques Python couramment utilisées pour l'analyse de données, telles que Pandas, Matplotlib, Seaborn et WordCloud, permettant aux apprenants d'acquérir de l'expérience pratique avec des outils de l'industrie
Fournit un aperçu des concepts fondamentaux de l'analyse des données, à la fois catégoriques et continues, établissant une base solide pour les apprenants
Nécessite des connaissances préalables en Python et en statistiques, ce qui peut constituer un obstacle pour les apprenants n'ayant aucune expérience préalable
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Reviews summary
Informative data analysis
Review sentiment is positive. Two students recommended this project-based data analysis course. Both students said they learned a lot. One student said that it is a "perfect" follow-up to the course "Nettoyer vos données avec Python".
Two students recommend this course.
"Je recommande ce cours."
One student says this course is a good follow-up to the course "Nettoyer vos données avec Python".
"c'est une suite parfaite au précédent : 'Nettoyer vos données avec Python'."
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Un mentor peut vous fournir des conseils et un soutien précieux tout au long de votre parcours d'apprentissage.
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Lire « Data Science for Business »
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Cet ouvrage fournit une introduction complète à la science des données, avec un accent sur les applications commerciales.
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Lire les chapitres 1 à 3
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Réaliser les exercices proposés
Suivre des tutoriels sur l'analyse des données
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Ces tutoriels vous permettront d'acquérir des compétences pratiques en analyse des données.
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Five other activities
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Participer à des séances d'étude de groupe
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Les séances d'étude de groupe vous permettront de discuter du contenu du cours et de vous entraider pour résoudre des problèmes.
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Rejoindre ou créer un groupe d'étude
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Participer aux séances d'étude régulièrement
Charger et analyser des données
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Ce projet vous permettra de vous familiariser avec les techniques de chargement et d'analyse de données.
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Charger les données dans votre environnement de travail
-
Nettoyer et préparer les données
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Explorer et analyser les données
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Créer des visualisations pour présenter les résultats
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Cette activité vous aidera à améliorer vos compétences en résolution de problèmes et à consolider vos connaissances en science des données.
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Résoudre les problèmes proposés sur Kaggle
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Créer une étude de cas
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Cette activité vous permettra de mettre en pratique les techniques apprises dans le cours en analysant un ensemble de données réel.
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Choisir un ensemble de données
-
Analyser les données
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Mentorer d'autres étudiants
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En mentorant d'autres étudiants, vous consoliderez vos connaissances et améliorerez vos compétences en communication.
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Rejoindre un programme de mentorat
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Career center
Learners who complete Analyser vos données avec Python will develop knowledge and skills
that may be useful to these careers:
Data Analyst
Data Analyst
Data Analysts collect, clean, and analyze data to help businesses make informed decisions. This course can help aspiring Data Analysts build a foundation in data analysis by teaching them how to load and analyze categorical and continuous variables, as well as how to perform multivariate analysis. These skills are essential for Data Analysts who want to be able to extract insights from data and make recommendations to businesses.
Data Scientist
Data Scientist
Data Scientists use data to solve business problems. This course can help aspiring Data Scientists develop the skills they need to succeed in this role by teaching them how to load and analyze data, as well as how to perform multivariate analysis. These skills are essential for Data Scientists who want to be able to build models and make predictions.
Statistician
Statistician
Statisticians collect, analyze, and interpret data to help businesses make informed decisions. This course can help aspiring Statisticians build a foundation in statistical analysis by teaching them how to load and analyze categorical and continuous variables, as well as how to perform multivariate analysis. These skills are essential for Statisticians who want to be able to draw conclusions from data and make recommendations to businesses.
Market Research Analyst
Market Research Analyst
Market Research Analysts collect and analyze data to help businesses understand their customers and make informed decisions. This course can help aspiring Market Research Analysts build a foundation in data analysis by teaching them how to load and analyze categorical and continuous variables, as well as how to perform multivariate analysis. These skills are essential for Market Research Analysts who want to be able to identify trends and make recommendations to businesses.
Business Analyst
Business Analyst
Business Analysts use data to help businesses improve their operations and make informed decisions. This course can help aspiring Business Analysts build a foundation in data analysis by teaching them how to load and analyze categorical and continuous variables, as well as how to perform multivariate analysis. These skills are essential for Business Analysts who want to be able to identify areas for improvement and make recommendations to businesses.
Financial Analyst
Financial Analyst
Financial Analysts use data to help businesses make informed decisions about investments and other financial matters. This course can help aspiring Financial Analysts build a foundation in data analysis by teaching them how to load and analyze categorical and continuous variables, as well as how to perform multivariate analysis. These skills are essential for Financial Analysts who want to be able to assess risk and make recommendations to businesses.
Operations Research Analyst
Operations Research Analyst
Operations Research Analysts use data to help businesses improve their operations and make informed decisions. This course can help aspiring Operations Research Analysts build a foundation in data analysis by teaching them how to load and analyze categorical and continuous variables, as well as how to perform multivariate analysis. These skills are essential for Operations Research Analysts who want to be able to identify areas for improvement and make recommendations to businesses.
Data Engineer
Data Engineer
Data Engineers build and maintain the infrastructure that stores and processes data. This course may be useful for aspiring Data Engineers who want to learn more about data analysis. However, it is important to note that this course does not cover the specific skills that are required to be a Data Engineer.
Software Engineer
Software Engineer
Software Engineers design, develop, and maintain software applications. This course may be useful for aspiring Software Engineers who want to learn more about data analysis. However, it is important to note that this course does not cover the specific skills that are required to be a Software Engineer.
Computer Scientist
Computer Scientist
Computer Scientists research and develop new computing technologies. This course may be useful for aspiring Computer Scientists who want to learn more about data analysis. However, it is important to note that this course does not cover the specific skills that are required to be a Computer Scientist.
Data Visualization Analyst
Data Visualization Analyst
Data Visualization Analysts use data to create visual representations of data. This course can help aspiring Data Visualization Analysts build a foundation in data analysis by teaching them how to load and analyze categorical and continuous variables, as well as how to perform multivariate analysis. These skills are essential for Data Visualization Analysts who want to be able to create clear and concise visualizations that communicate insights from data.
Information Architect
Information Architect
Information Architects design and organize websites and other digital content. This course may be useful for aspiring Information Architects who want to learn more about data analysis. However, it is important to note that this course does not cover the specific skills that are required to be an Information Architect.
User Experience Designer
User Experience Designer
User Experience Designers design and develop user interfaces for websites and other digital products. This course may be useful for aspiring User Experience Designers who want to learn more about data analysis. However, it is important to note that this course does not cover the specific skills that are required to be a User Experience Designer.
Technical Writer
Technical Writer
Technical Writers create documentation for software and other technical products. This course may be useful for aspiring Technical Writers who want to learn more about data analysis. However, it is important to note that this course does not cover the specific skills that are required to be a Technical Writer.
Librarian
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Librarians organize and manage information resources. This course may be useful for aspiring Librarians who want to learn more about data analysis. However, it is important to note that this course does not cover the specific skills that are required to be a Librarian.
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Analyser vos données avec Python.
Ce livre fournit une introduction complète à l'analyse de données avec Pandas, une bibliothèque Python essentielle pour la manipulation et l'analyse de données.
Ce livre offre une introduction accessible à la science des données, couvrant les concepts fondamentaux, les algorithmes et les techniques de modélisation.
Ce livre est une référence complète sur l'utilisation de Python pour l'analyse de données. Il couvre en profondeur les librairies Pandas, NumPy et Matplotlib, qui sont essentielles pour le projet.
Ce livre fournit une introduction complète à l'apprentissage automatique avec Python, couvrant les techniques supervisées et non supervisées, ainsi que les concepts théoriques sous-jacents.
Ce livre fournit une introduction complète à la science des données en Python. Il couvre les concepts fondamentaux, les techniques et les outils utilisés dans l'analyse de données.
Ce livre fournit une introduction pratique à l'apprentissage automatique en Python. Il couvre les concepts fondamentaux et les algorithmes utilisés dans l'analyse multivariée abordée dans le projet.
Ce livre est un texte classique sur l'apprentissage statistique. Il fournit une base théorique solide pour les méthodes utilisées dans l'analyse multivariée, offrant un contexte plus approfondi pour le projet.
Ce livre fournit des conseils pratiques pour appliquer la science des données aux problèmes commerciaux, couvrant les techniques d'analyse et les stratégies de mise en œuvre.
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Ce livre est un texte classique sur l'exploration de données. Il fournit une couverture approfondie des techniques et algorithmes utilisés pour découvrir des modèles et des informations à partir de grandes quantités de données.
Ce livre fournit une introduction pratique au deep learning avec Python, couvrant les architectures de réseau, les algorithmes d'entraînement et les applications dans divers domaines.
Ce livre est un guide pratique sur l'analyse de données utilisant le langage de programmation R. Bien qu'il ne couvre pas Python, il fournit des principes et des techniques généraux qui peuvent être appliqués au projet.
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2 heures
Level
Introductory
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Institution
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Instructor
Thierno Ibrahima Diop
Language
Français
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Enseigne les techniques d'analyse de données univariée et multivariée, qui sont des compétences essentielles dans les domaines de la statistique, de la science des données et de l'apprentissage automatique
Utilise les bibliothèques Python couramment utilisées pour l'analyse de données, telles que Pandas, Matplotlib, Seaborn et WordCloud, permettant aux apprenants d'acquérir de l'expérience pratique avec des outils de l'industrie
Fournit un aperçu des concepts fondamentaux de l'analyse des données, à la fois catégoriques et continues, établissant une base solide pour les apprenants
Nécessite des connaissances préalables en Python et en statistiques, ce qui peut constituer un obstacle pour les apprenants n'ayant aucune expérience préalable
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