Cette formation est idéale pour les débutants qui souhaitent se lancer dans la science des données ou pour ceux qui souhaitent approfondir leurs compétences en Python dans les domaines de la manipulation, de l'analyse et de la visualisation des données. Elle convient également parfaitement à toute personne souhaitant utiliser Python dans le cadre de projets concrets et pratiques en science des données.

La formation comprend environ 7 heures de contenu vidéo. Le temps nécessaire variera en fonction de votre rythme, mais vous pourrez généralement la suivre en une semaine ou deux si vous y consacrez quelques heures par jour à l'apprentissage et à la pratique.

Ce cours ne fait pas mention d'un certificat ; il est donc possible qu'il n'en délivre pas à la fin de la formation. Cependant, vous acquerrez des compétences et des connaissances précieuses qui vous aideront dans votre parcours dans le domaine de la science des données. Vous pourrez vous appuyer sur les projets pratiques et le contenu du cours pour mettre en valeur ce que vous aurez appris.

Vous devrez disposer d'un environnement Python pour exécuter votre code. Ce cours utilise plus précisément Google Colab, une plateforme en ligne qui ne nécessite aucune installation. Vous devrez toutefois vous assurer de disposer d'une connexion Internet stable afin de pouvoir utiliser Colab de manière optimale pour vos devoirs et vos exercices.

Oui, vous pouvez visionner la première vidéo et le syllabus avant de vous inscrire. Vous devez acheter le cours pour accéder au contenu qui n'est pas inclus dans l'aperçu.

Si vous décidez de vous inscrire au cours avant la date de début de la session, vous aurez accès à toutes les vidéos et à toutes les lectures du cours. Vous pourrez soumettre vos travaux dès le début de la session.

Une fois que vous vous serez inscrit et que votre session aura commencé, vous aurez accès à toutes les vidéos et autres ressources, y compris les lectures et le forum de discussion du cours. Vous pourrez consulter et soumettre des évaluations pratiques, et effectuer les devoirs notés requis pour obtenir une note et un certificat de cours.

Si vous terminez le cours avec succès, votre certificat de cours électronique sera ajouté à votre page de réalisations - de là, vous pouvez imprimer votre certificat de cours ou l'ajouter à votre profil LinkedIn.

Ce cours n'est actuellement accessible qu'aux apprenants qui ont payé ou reçu une aide financière, le cas échéant.