Vous connaissez Python. Vous connaissez Excel. Vous savez peut-être même comment analyser des nombres en R en utilisant le Tidyverse si vous avez une formation en statistiques.

Mais lorsqu’il s’agit d’appliquer toutes ces connaissances au monde de la science des données, vous savez que vous avez besoin de plus que ces outils pour réussir. Ce qui aggrave les choses, c’est que vous ne savez pas exactement dans quel ordre vous devriez apprendre quels outils de science des données. Il peut être difficile de savoir exactement sur quoi se concentrer et comment appliquer ce que vous savez.

À l’Université de Mass Street, nous guidons les statisticiens et les développeurs intéressés à explorer comment traiter et analyser les données de manière efficace. Dans Python for Data Analysis, nous vous concentrons précisément sur ce que vous devez savoir et vous apprenons à utiliser au mieux ce que vous savez déjà.

Dans le cours, nous vous apprendrons à combiner vos connaissances existantes de Python avec des outils tels que Pandas et Numpy. Si vous n’avez travaillé qu’avec les types de données de base Python, approcher certains des types de données d’ordre supérieur peut être intimidant. La structure de notre cours vous emmène des outils les plus simples aux plus complexes pour vous assurer de rester concentré sur ce dont vous avez besoin tout en vous appuyant sur vos connaissances en science des données.

JupyterLab est un outil que vous ne connaissez peut-être pas, et c’est un cahier d’analyse de données populaire qui prend en charge de nombreux langages, y compris Python. La technologie des ordinateurs portables est relativement nouvelle dans le monde de la science des données, et nous verrons comment JupyterLab vous permettra d’écrire efficacement des quantités beaucoup plus petites de code.

Il existe une tonne d’outils de science des données qui interagissent très bien avec Python pour rendre la science des données un jeu d’enfant lorsqu’elle est explorée et enseignée correctement. Et à Mass Street University, nous veillons à ce que cette dynamique soit gérée le plus efficacement possible. Inscrivez-vous dès aujourd’hui à Python pour l’analyse de données pour rester concentré sur ce dont vous avez besoin pour exceller dans l’analyse de données.

QU’EST-CE QUE VOUS APPRENDREZ DANS CE COURS: