100% DE RÉDUCTION | Outils d’analyse et de visualisation de données fondamentales en Python
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Ce cours fournira une introduction aux outils Python fondamentaux pour analyser et visualiser efficacement les données. Vous aurez une base solide dans le domaine de la science des données!
Vous comprendrez comment utiliser Python en conjonction avec des bibliothèques de calcul scientifique et de graphiques pour analyser les données et créer des visualisations de données présentables.
Ce cours est conçu pour les débutants ayant une expérience de base en programmation ou les développeurs expérimentés qui souhaitent explorer le monde de la science des données!
Dans ce cours, vous allez:
– Apprenez à créer et analyser des tableaux de données à l’aide de NumPy paquet
– Apprenez à utiliser le Pandas bibliothèque pour créer et analyser des ensembles de données
– Apprendre à utiliser Matplotlib, et Seaborn pour créer des visualisations de données professionnelles et accrocheuses
– Apprendre à utiliser Plotly pour créer des graphiques et des graphiques interactifs
Vous aurez également un accès à vie à toutes les conférences vidéo, des cahiers de code détaillés pour chaque conférence, ainsi que la possibilité de me contacter à tout moment pour des questions et des discussions dirigées.
À qui s’adresse ce cours:
- Toute personne intéressée à en savoir plus sur Python, la science des données ou les visualisations de données
- Développeurs intéressés à apprendre à analyser et visualiser des données avec Python
- Quiconque s’intéresse au monde en pleine expansion de la science des données!
QU’EST-CE QUE VOUS APPRENDREZ DANS CE COURS:
Créez des visualisations de données présentables avec Python
Apprenez à analyser des données avec Python
Créez des visualisations de données interactives à l’aide du module Plotly
Apprenez à créer des graphiques à partir de vos données en utilisant Matplotlib et Seaborn
Analyser les données à l’aide de la bibliothèque Pandas pour créer et structurer des données
Analysez les données à l’aide de la bibliothèque NumPy pour créer et manipuler des tableaux
Utiliser l’environnement Jupyter Notebook
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