Scientifique de données associé en Python

"Maîtrisez les bases de l'analyse de données avec Python en 4h. Découvrez l'interface et les packages."

Mettez à niveau vos compétences en science des données en créant des visualisations à l'aide de Matplotlib et en manipulant des DataFrame avec pandas.

Apply the foundational Python skills you learned in Introduction to Python and Intermediate Python by manipulating and visualizing movie data.

Apprenez à importer et nettoyer des données, calculer des statistiques et créer des visualisations avec pandas.

Use data manipulation and summary statistics to analyze test scores across New York City's public schools!

Apprenez à combiner des données provenant de plusieurs tableaux en joignant des données à l'aide de pandas.

Développez vos compétences statistiques et apprenez à collecter, analyser et tirer des conclusions précises à partir de données à l'aide de Python.

Apprenez à créer, personnaliser et partager des visualisations de données à l'aide de Matplotlib.

Apprenez à créer des visualisations informatives et attrayantes en Python à l'aide de la bibliothèque Seaborn.

Explore a dataset containing a century's worth of Nobel Laureates. Who won? Who got snubbed?

Learn the art of writing your own functions in Python, as well as key concepts like scoping and error handling.

Continuez à développer vos compétences en science des données modernes en vous familiarisant avec les itérateurs et les compréhensions de listes.

Apprenez à explorer, visualiser et extraire des informations des données à l'aide de l'analyse exploratoire des données (AED) en Python.

Find out when and where crime is most likely to occur, along with the types of crimes commonly committed in LA.

Learn how to manipulate and visualize categorical data using pandas and seaborn.

Apply your knowledge of data types and categorical data to prepare a big dataset for modeling!

Learn to import data into Python from various sources, such as Excel, SQL, SAS and right from the web.

Apply your data importing, cleaning and manipulation skills to explore New York City Airbnb data.

Apprenez à travailler avec des dates et des heures en Python.

Apprenez à utiliser les meilleures pratiques pour écrire des fonctions complexes, réutilisables et faciles à maintenir, avec une bonne documentation.

Clean customer data and use logistic regression to predict whether people will make a claim on their car insurance!

Apprenez comment et quand utiliser les tests d'hypothèse courants comme les t-tests, les tests de proportion et les tests du khi-deux en Python.

Mettez en œuvre des plans d'expérience et effectuez des analyses statistiques solides pour tirer des conclusions précises et valides !

Perform a hypothesis test to determine if more goals are scored in women's soccer matches than men's!

"Développez vos compétences en apprentissage automatique avec scikit-learn en Python. Faites des prédictions!"

Dive into agriculture using supervised machine learning and feature selection to aid farmers in crop cultivation and solve real-world problems.

Apprenez à regrouper, transformer, visualiser et extraire des informations à partir d'ensembles de données non marquées en utilisant scikit-learn et scipy.

Arctic Penguin Exploration: Unraveling Clusters in the Icy Domain with K-means Clustering

Dans ce cours, vous apprendrez à utiliser des modèles basés sur des arbres et des ensembles pour la régression et la classification en utilisant scikit-learn.

Build a regression model for a DVD rental firm to predict rental duration. Evaluate models to recommend the best one.