University of Michigan

Spécialisation "Science des Données Appliquée avec Python"

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University of Michigan

Spécialisation "Science des Données Appliquée avec Python"

Obtenez de nouvelles informations sur vos données.

Apprenez à appliquer les méthodes et techniques de la science des données et à acquérir des compétences en matière d'analyse.

Christopher Brooks
Kevyn Collins-Thompson
Daniel Romero

Instructeurs : Christopher Brooks

464 364 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

des 34,345 examens de cours de ce programme

niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
3 mois à compléter
à 10 heures par semaine
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des 34,345 examens de cours de ce programme

niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
3 mois à compléter
à 10 heures par semaine

Ce que vous apprendrez

  • Effectuer une analyse statistique inférentielle

  • Déterminer si une visualisation de données est bonne ou mauvaise

  • Améliorez l'analyse des données grâce à l'apprentissage automatique

  • Analyser la connectivité d'un réseau social

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Visualisation interactive des données
  • Catégorie : Tracé (graphique)
  • Catégorie : Matplotlib
  • Catégorie : Analyse du réseau
  • Catégorie : Logiciel de visualisation de données
  • Catégorie : Exploration de texte
  • Catégorie : Analyse des réseaux sociaux
  • Catégorie : Visualisation des données
  • Catégorie : Évaluation du modèle
  • Catégorie : Visualisation statistique
  • Catégorie : Modèle de réseau
  • Catégorie : Ingénierie des fonctionnalités
  • Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
  • Catégorie : Traitement du langage naturel
  • Catégorie : Prétraitement des données
  • Catégorie : Manipulation de données
  • Catégorie : Apprentissage supervisé

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : NumPy
  • Catégorie : Programmation Python
  • Catégorie : Pandas (paquetage Python)

Détails à connaître

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Améliorez votre expertise en la matière

  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de University of Michigan

Spécialisation - série de 5 cours

Introduction à la science des données en Python

Introduction à la science des données en Python

COURS 1, 30 heures

Ce que vous apprendrez

  • Comprendre des techniques telles que les lambdas et la manipulation de fichiers csv

  • Décrire les fonctions et caractéristiques courantes de Python utilisées pour la science des données

  • Interroger les structures DataFrame pour les nettoyer et les traiter

  • Expliquer les distributions, l'échantillonnage et les tests t

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Pandas (paquetage Python)
Catégorie : Manipulation de données
Catégorie : Programmation Python
Catégorie : NumPy
Catégorie : Probabilités et statistiques
Catégorie : Science des données
Catégorie : Tableaux croisés dynamiques et graphiques
Catégorie : Traitement des données
Catégorie : Analyse des données
Catégorie : Exploration de texte
Catégorie : Importation/exportation de données
Catégorie : Prétraitement des données
Catégorie : Méthodes statistiques
Catégorie : Traitement des données
Catégorie : Transformation des données
Catégorie : Analyse statistique
Catégorie : Nettoyage des données
Catégorie : Principes de programmation

Ce que vous apprendrez

  • Décrire les caractéristiques d'une bonne ou d'une mauvaise visualisation

  • Comprendre les meilleures pratiques pour créer des graphiques de base

  • Identifier les fonctions les mieux adaptées à des problèmes particuliers

  • Créez une visualisation à l'aide de matplotlb

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Manipulation de données
Catégorie : Visualisation des données
Catégorie : Conception graphique et visuelle
Catégorie : Visualisation interactive des données
Catégorie : Tracé (graphique)
Catégorie : Présentation des données
Catégorie : Logiciel de visualisation de données
Catégorie : Programmation Python
Catégorie : Maîtrise des données
Catégorie : Graphique
Catégorie : Visualisation statistique
Catégorie : Matplotlib
Apprentissage automatique appliqué en Python

Apprentissage automatique appliqué en Python

COURS 3, 32 heures

Ce que vous apprendrez

  • Décrivez en quoi l'apprentissage automatique est différent des statistiques descriptives

  • Créer et évaluer des grappes de données

  • Expliquer les différentes approches pour créer des modèles prédictifs

  • Construire des fonctionnalités qui répondent aux besoins d'analyse

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Apprentissage supervisé
Catégorie : Algorithmes de classification
Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
Catégorie : Évaluation du modèle
Catégorie : Scikit Learn (Bibliothèque d'apprentissage automatique)
Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels
Catégorie : Apprentissage non supervisé
Catégorie : Optimisation du modèle
Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
Catégorie : Ingénierie des fonctionnalités
Catégorie : Modèle de formation
Catégorie : Modélisation prédictive
Catégorie : Méthodes d'apprentissage automatique
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Programmation Python
Text Mining appliqué en Python

Text Mining appliqué en Python

COURS 4, 25 heures

Ce que vous apprendrez

  • Comprendre comment le texte est traité en Python

  • Appliquer les méthodes de base du traitement du langage naturel

  • Écrire un code qui regroupe les documents par thème

  • Décrire le cadre nltk pour la manipulation de texte

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Exploration de texte
Catégorie : Algorithmes de classification
Catégorie : Manipulation de données
Catégorie : Traitement des données
Catégorie : Prétraitement des données
Catégorie : Exploration de données
Catégorie : Nettoyage des données
Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
Catégorie : Traitement du langage naturel
Catégorie : Apprentissage supervisé
Catégorie : Ingénierie des fonctionnalités
Catégorie : Apprentissage non supervisé
Catégorie : Programmation Python
Catégorie : Modèle de formation
Catégorie : Données non structurées
Analyse appliquée des réseaux sociaux en Python

Analyse appliquée des réseaux sociaux en Python

COURS 5, 26 heures

Ce que vous apprendrez

  • Représenter et manipuler des données en réseau à l'aide de la bibliothèque NetworkX

  • Analyser la connectivité d'un réseau

  • Mesurer l'importance ou la centralité d'un nœud dans un réseau

  • Prévoir l'évolution des réseaux dans le temps

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Analyse des réseaux sociaux
Catégorie : Analyse du réseau
Catégorie : Modèle de réseau
Catégorie : Théorie des graphes
Catégorie : Programmation Python
Catégorie : Modélisation prédictive
Catégorie : Algorithmes
Catégorie : Analyse
Catégorie : Analyse des données
Catégorie : Analyse prédictive

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Instructeurs

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’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

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