Il s'agit du deuxième des sept cours du certificat Google Advanced Data Analytics. Le langage de programmation Python est un outil puissant pour l'analyse des données. Dans ce cours, vous apprendrez les concepts de base de la programmation Python et comment les professionnels des données utilisent Python dans leur travail. Vous explorerez des concepts tels que la programmation orientée objet, les variables, les types de données, les fonctions, les instructions conditionnelles, les boucles et les structures de données.
Débuter avec Python
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Ce cours fait partie de Google Advanced Data Analytics (analyse avancée des données) Certificat Professionnel
Instructeur : Google Career Certificates
Enseignant de premier plan
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4.8
(1,517 avis)
niveau Avancées
Conçu pour les professionnels de ce secteur
Planning flexible
Env. 24 heures
Apprenez à votre propre rythme
98%
La plupart des étudiants ont apprécié ce cours
Ce que vous apprendrez
Expliquer comment Python est utilisé par les professionnels des données
Explorer les éléments de base de Python, notamment la syntaxe et la sémantique
Comprendre les boucles, les instructions de contrôle et la manipulation de chaînes de caractères
Données en cours d'utilisation des données structurées pour stocker et organiser les données
Détails à connaître
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Évaluations
3 quizzes, 17 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 5 modules dans ce cours
Vous découvrirez les principales caractéristiques et les avantages du langage de programmation Python, et comment Python peut contribuer à l'analyse de vos données. Python est un langage de programmation orientée objet basé sur des objets qui contiennent des données et du code utile. Vous vous familiariserez avec les concepts fondamentaux de la programmation orientée objet : objet, classe, méthode et attribut. Vous découvrirez les Bloc-notes Jupyter, un environnement interactif pour le codage et le travail sur les données. Vous étudierez comment utiliser les variables et les types de données pour stocker et organiser vos données ; et vous commencerez à pratiquer d'importantes compétences de codage.
Inclus
12 vidéos7 lectures4 devoirs3 laboratoires non notés
Ensuite, vous découvrirez comment appeler des fonctions pour effectuer des actions utiles sur vos données. Vous apprendrez également à écrire des instructions conditionnelles pour indiquer à l'ordinateur comment prendre des décisions en fonction de vos instructions. Enfin, vous vous entraînerez à écrire un code propre qui pourra être facilement compris et réutilisé par d'autres professionnels des données.
Inclus
8 vidéos4 lectures3 devoirs5 laboratoires non notés
Vous commencerez par explorer les boucles, qui répètent une portion de code jusqu'à ce qu'un processus soit terminé. Vous apprendrez à travailler avec différents types de codes itératifs ou répétitifs, tels que les boucles for et while. Ensuite, vous explorerez les chaînes de caractères, qui sont des séquences de caractères comme des lettres ou des signes de ponctuation. Vous apprendrez à manipuler les chaînes en les indexant, en les découpant et en les formatant.
Inclus
9 vidéos5 lectures4 devoirs7 laboratoires non notés
Vous allez maintenant explorer les structures des données en Python, qui sont des méthodes de stockage et d'organisation des données dans un ordinateur. Vous vous concentrerez sur les structures de données les plus utiles pour les professionnels des données : listes, tuples, dictionnaires, ensembles et tableaux. Vous découvrirez également comment classer les données en cours d'utilisation, Nettoyage des données et binning. Enfin, vous vous familiariserez avec deux des outils Python les plus utilisés et les plus importants pour l'analyse large des données : NumPy et Pandas.
Inclus
17 vidéos12 lectures5 devoirs9 laboratoires non notés
Vous mettrez en pratique tout ce que vous avez appris sur Python jusqu'à présent avec un projet de fin de cours. Vous réaliserez un projet de fin de cours en utilisant Python pour inspecter et organiser un ensemble de données fourni dans un scénario réaliste sur le lieu de travail.
Inclus
4 vidéos10 lectures3 quizzes1 devoir6 laboratoires non notés
Instructeur
Évaluations de l’enseignant
4.8 (395 évaluations)Offert par
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Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
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.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’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.
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Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
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AA
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Révisé le 9 déc. 2024
Great intro to Python for someone with a very basic understanding of computer coding. Some challenges in the clarity of lab instructions, but overall very easy to follow along.
DH
5
Révisé le 27 sept. 2023
Excellent pacing in terms of taking someone from beginner to intermediate with respect to Data Science specific Python tasks. Best course I've done on this topic.
MG
5
Révisé le 22 juin 2023
I'm exited with this course, i learn python from scratch and pyhton libraries such as numpy and pandas are easy to learn. tutorial video are effictive, lab are so effictive, thanks a lot.
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Foire Aux Questions
Les organisations de tous types et de toutes tailles ont des processus commerciaux qui génèrent des volumes massifs de données. À chaque instant, toutes sortes d'informations sont créées par les ordinateurs, l'internet, les téléphones, les textes, la vidéo en continu, les photographies, les capteurs et bien d'autres choses encore. Dans le paysage numérique mondial, les données sont de plus en plus imprécises, chaotiques et non structurées. Alors que la vitesse et la variété des données augmentent de façon exponentielle, les organisations peinent à suivre le rythme.
La science des données et l'analytique des données avancée font partie d'un domaine d'étude qui utilise les données brutes pour créer de nouvelles façons de modéliser et de comprendre l'inconnu. Pour acquérir des connaissances, les entreprises s'appuient sur des professionnels des données pour acquérir, organiser et interpréter les données, ce qui permet d'éclairer les projets et les processus internes. Les data scientists et les analystes de données avancés s'appuient sur une combinaison de compétences essentielles, notamment les statistiques, les méthodes scientifiques, l'analyse des données et l'intelligence artificielle.
Un professionnel des données est un terme utilisé pour décrire toute personne qui travaille avec des données et/ou qui possède des compétences en matière de données. Au minimum, un professionnel des données est capable d'explorer, de nettoyer, de sélectionner, d'analyser et de visualiser des données. Il peut également être à l'aise avec l'écriture de code et avoir une certaine familiarité avec les techniques utilisées par les statisticiens et les ingénieurs en apprentissage automatique, notamment la construction de modèles, le développement de la pensée algorithmique et la construction de modèles d'apprentissage automatique.
Les professionnels des données sont responsables de la collecte, de l'analyse et de l'interprétation de grandes quantités de données au sein d'une variété d'organisations différentes. Le rôle d'un professionnel des données est défini différemment selon les entreprises. D'une manière générale, les professionnels des données possèdent des capacités techniques et stratégiques qui nécessitent des compétences analytiques plus avancées, telles que la manipulation des données, la conception expérimentale, la modélisation prédictive et l'apprentissage automatique. Ils effectuent diverses tâches liées à la collecte, à la structuration, à l'interprétation, au suivi et à la communication des données dans des formats accessibles, ce qui permet aux parties prenantes de comprendre et d'utiliser les données de manière efficace. En fin de compte, le travail des professionnels des données aide les organisations à prendre des décisions éclairées et éthiques.
Les grands volumes de données - et la technologie nécessaire pour les gérer et les analyser - sont de plus en plus accessibles. Pour cette raison, les opportunités de carrière se sont multipliées pour les personnes capables de raconter des histoires à l'aide de données, comme les analystes de données seniors et les data scientists. Ces professionnels collectent, analysent et interprètent de grandes quantités de données au sein de différentes organisations. Leurs responsabilités nécessitent des compétences analytiques avancées telles que la manipulation des données, la conception expérimentale, la modélisation prédictive et l'apprentissage automatique.
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