| Nom de fichier: | 10 fonctions clés pour analyser les données en Python pour les débutants |
| Source du contenu: | https://www.udemy.com/course/10-key-functions-to-analyze-data-in-python-for-beginners/ |
| Taille du fichier: | 310 Mo |
| Éditeur: | udemie |
| Mis à jour et publié: | 08 septembre 2024 |
Ce cours s’adresse à toute personne désireuse de se lancer dans lemonde de l’analyse de données avec Pythonque vous ayez ou non une expérience en codage. Aucune connaissance préalable n’est nécessaire : il suffit d’un ordinateur, d’une connexion Internet et d’une volonté d’apprendre.
Ce dont vous avez besoin
Pour commencer à analyser des données avec Python, vous devrez configurer un environnement Python sur votre ordinateur. Mais ne vous inquiétez pas, je suis là pour vous aider à chaque étape du processus. Nous utiliserons des outils comme Anaconda (qui inclut Jupyter Notebooks) ou Visual Studio Code, tous deux gratuits et largement utilisés pour l’analyse des données.
Ce que vous apprendrez
Dans ce cours, vous découvrirez 10 des fonctions les plus puissantes et les plus pratiques de Python, essentielles à l’analyse des données. Chaque leçon se concentre sur une fonction spécifique, expliquant son objectif et démontrant comment l’utiliser avec des ensembles de données du monde réel. À la fin du cours, vous disposerez d’une solide boîte à outils de compétences Python que vous pourrez appliquer directement à vos propres projets de données. Voici ce que vous couvrirez:
- Comment charger et afficher des données avec read_csv() et head()
- Résumer vos données avec info() etscribe()
- Nettoyage et gestion des données manquantes à l’aide de dropna() et fillna()
- Regrouper et trier les données avec groupby() et sort_values()
- Filtrage des données avec query()
- Combiner des ensembles de données à l’aide de merge()
À la fin de ce cours, vous comprendrez non seulement les méthodes présentées, mais serez également capable d’appliquer les 10 fonctions sur vos propres ensembles de données et aurez acquis de grandes compétences en matière d’analyse de données.
