University of Michigan
Spécialisation Science des Données Appliquée avec Python
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

438 026 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Approfondissez votre connaissance d’un sujet
4.5

(26,206 avis)

niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
2.5 mois à compléter
at 10 hours a week
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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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 : Manipulation de données
  • Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
  • Catégorie : Données non structurées
  • Catégorie : Jupyter
  • Catégorie : Analyse du réseau
  • Catégorie : Matplotlib
  • Catégorie : Visualisation interactive des données
  • Catégorie : Modèle de réseau
  • Catégorie : Pandas (paquetage Python)
  • Catégorie : Exploration de texte
  • Catégorie : Théorie des graphes
  • Catégorie : Ingénierie des caractéristiques

Détails à connaître

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

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 - 5 séries de cours

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 : Nettoyage des données
Catégorie : Traitement du langage naturel (NLP)
Catégorie : Manipulation de données
Catégorie : Apprentissage supervisé
Catégorie : Traitement des données
Catégorie : Ingénierie des caractéristiques
Catégorie : Données non structurées
Catégorie : Exploration de texte
Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
Catégorie : Programmation en Python
Catégorie : Apprentissage non supervisé

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 : Algorithmes
Catégorie : Analyse des Données
Catégorie : Pandas (paquetage Python)
Catégorie : Modèle de réseau
Catégorie : Théorie des graphes
Catégorie : Modélisation prédictive
Catégorie : Matplotlib
Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
Catégorie : Analyse du réseau
Catégorie : Programmation en Python
Catégorie : Simulations

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 : Réduction de dimensionnalité
Catégorie : Scikit-learn (Bibliothèque d'Apprentissage automatique)
Catégorie : Modélisation prédictive
Catégorie : Apprentissage supervisé
Catégorie : Ingénierie des caractéristiques
Catégorie : Algorithme de forêt aléatoire
Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
Catégorie : Apprentissage automatique
Catégorie : Programmation en Python
Catégorie : Apprentissage non supervisé
Catégorie : Arbre de décision

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 : Analyse des Données
Catégorie : Manipulation de données
Catégorie : Tableaux croisés dynamiques et graphiques
Catégorie : Probabilités et statistiques
Catégorie : Principes de programmation
Catégorie : Numpy
Catégorie : Importation/exportation de données
Catégorie : Nettoyage des données
Catégorie : Jupyter
Catégorie : Science des données
Catégorie : Pandas (paquetage Python)
Catégorie : structures de données
Catégorie : Analyse statistique
Catégorie : Programmation en Python

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 : Manipulation de données
Catégorie : Diagrammes de dispersion
Catégorie : Visualisation scientifique
Catégorie : NumPy
Catégorie : Histogramme
Catégorie : Présentation des données
Catégorie : Visualisation statistique
Catégorie : Graphique
Catégorie : Pandas (paquetage Python)
Catégorie : Matplotlib
Catégorie : Visualisation (infographie)
Catégorie : Visualisation interactive des données
Catégorie : Visualisation de Données
Catégorie : Programmation en Python
Catégorie : Logiciel de Visualisation de Données

Obtenez un certificat professionnel

Ajoutez ce titre à votre profil LinkedIn, à votre curriculum vitae ou à votre CV. Partagez-le sur les médias sociaux et dans votre évaluation des performances.

Préparer un diplôme

Le fait de suivre ce Spécialisation proposé par University of Michigan vous donnera un aperçu des enseignants ainsi que des sujets et contenus dans un programme diplômant connexe, ce qui peut vous aider à déterminer si le sujet ou l’université vous convient.

 

Instructeurs

Christopher Brooks
15 Cours917 344 apprenants
Kevyn Collins-Thompson
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Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
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