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Il y a 4 modules dans ce cours
Apprenez à travailler avec des données en utilisant Python et SQL dans un cours pratique, basé sur des projets, conçu pour vous donner des compétences pertinentes et prêtes pour l'industrie. A la fin de ce cours, vous saurez comment : - Traiter et analyser les données efficacement en utilisant Python, avec un accent sur Pandas et NumPy pour la manipulation et le nettoyage.
- Écrire des requêtes SQL pour récupérer, filtrer et agréger des données dans des bases de données relationnelles - Manipuler des fichiers de données (CSV, Excel, JSON) et automatiser des tâches de données courantes pour une analyse plus rapide et reproductible - Visualiser et rapporter des aperçus de vos données pour soutenir la prise de décision. Ce cours est conçu pour les débutants, les enthousiastes, les aspirants analystes des données et les scientifiques. Aucune expérience de programmation préalable n'est requise, mais une certaine familiarité avec les bases de données ou les concepts informatiques de base vous aidera à progresser. Vous terminerez avec de solides compétences en script Python, SQL et analyse des données, vous donnant une base solide pour la poursuite des études ou des rôles de niveau d'entrée dans les industries axées sur les données.
Ce module est conçu pour aider les apprenants à faire un pas important vers le lancement de leur carrière dans l'analytique des données. Au cours de la première semaine, nous explorerons comment les concepts de programmation Python qui sont essentiels pour créer des programmes efficaces. En outre, nous approfondirons le rôle des fonctionnalités prédéfinies de Python dans l'analyse des données. C'est parti !
Inclus
38 vidéos8 lectures5 devoirs3 sujets de discussion
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38 vidéos•Total 190 minutes
Introduction au cours•6 minutes
Langages de programmation et mythes•7 minutes
Python pour l'IA/ML - Simplicité du code•4 minutes
Python pour l'IA/ML - Facilité d'apprentissage•5 minutes
Identificateurs en Python•5 minutes
Les littéraux en Python•7 minutes
Opérateurs arithmétiques, de comparaison, logiques et d'affectation•6 minutes
Opérateurs Bitwise et d'appartenance•6 minutes
Types de jetons Python•5 minutes
Opérateurs booléens dans les instructions conditionnelles•4 minutes
AND, OR, NOT en Python•4 minutes
Travailler avec des dictionnaires•4 minutes
Manipuler le dictionnaire•5 minutes
Les Tuple en Python•4 minutes
Travailler avec des chaînes de caractères en Python•5 minutes
Gestion des cordes•4 minutes
Opérations sur les chaînes de caractères•5 minutes
Création de listes•4 minutes
Types de données immuables et mutables•5 minutes
Opérations effectuées sur les listes•6 minutes
Jeux•7 minutes
Manipuler des ensembles•1 minute
Explorer les fonctions intégrées de Python•5 minutes
Instruction conditionnelle - condition if else•5 minutes
Initialisation de la boucle For•7 minutes
Déclaration de rupture, de continuation et de passage•4 minutes
Validation des nombres premiers•4 minutes
Maîtriser la boucle While en Python•6 minutes
Ouverture des fichiers•5 minutes
Opérations sur les fichiers•6 minutes
Variables globales et locales en Python•8 minutes
Introduction aux fonctions lambda en Python•7 minutes
Modules intégrés•6 minutes
Modules standard•6 minutes
Fonction définie par l'utilisateur•6 minutes
Fonctions à paramètres multiples•4 minutes
Résumé de Python Essentials•2 minutes
8 lectures•Total 80 minutes
Bienvenue à l'Analytique des données appliquée avec Python et SQL•10 minutes
Commencer avec Python•10 minutes
Introduction aux types de données en Python•10 minutes
Fonctions intégrées dans Python•10 minutes
Instruction conditionnelle et boucle For en Python•10 minutes
Flux de contrôle avec Python : break, continue, et pass Statements•10 minutes
Fonctions lambda en Python•10 minutes
Gestion de fichiers avec Python•10 minutes
5 devoirs•Total 42 minutes
Quiz pratique : Les bases de la programmation Python•3 minutes
Quiz pratique : Travailler avec les types de données en Python•3 minutes
Quiz pratique : Instruction conditionnelle et flux de contrôle•3 minutes
Quiz pratique : Gestion de fichiers et opérations sur les fichiers•3 minutes
Contrôle des connaissances : L'essentiel de Python pour la programmation•30 minutes
3 sujets de discussion•Total 30 minutes
Présentez-vous•10 minutes
Différences entre les ensembles, les tuples et les dictionnaires•10 minutes
Avez-vous travaillé sur d'autres langages de programmation que Python ?•10 minutes
Explorer les données avec NumPy et Pandas
Module 2•3 heures à terminer
Détails du module
Au cours de la deuxième semaine du cours, les apprenants apprendront à manipuler des données avec NumPy et Pandas dans différents formats tout en développant des compétences pour représenter les données visuellement à l'aide de différents types de diagrammes et de graphiques.
Inclus
19 vidéos5 lectures4 devoirs
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19 vidéos•Total 91 minutes
Introduction à NumPy en Python•6 minutes
Travaux pratiques avec NumPy•5 minutes
Introduction à Pandas en Python•4 minutes
Série "Travailler avec les Pandas•5 minutes
Comprendre les DataFrames de Pandas•5 minutes
Manipulation de données avec Pandas•4 minutes
Combiner des ensembles de données avec Pandas•6 minutes
Bibliothèque Matplotlib•5 minutes
Tracer des graphiques•5 minutes
Graphique en boîte et histogramme•3 minutes
Tracer des graphiques multiples•6 minutes
Introduction à Seaborn - Diagramme de dispersion•6 minutes
Cartes de base Seaborn•6 minutes
Seaborn - Manipulation de cartes thermiques•2 minutes
Seaborn : Jeu de données sur les vols•5 minutes
Seaborn : Obtenir des informations sur les données de vol•5 minutes
Visualiser des graphiques avec Plotly•5 minutes
Personnaliser différents graphiques dans Plotly•6 minutes
Résumé de l'exploration avec NumPy et Pandas•2 minutes
5 lectures•Total 60 minutes
NumPy en Python•10 minutes
Premiers pas avec Pandas•10 minutes
Principes de base de la visualisation des données•20 minutes
Visualisation de données avec Matplotlib•10 minutes
Visualisation avec Seaborn•10 minutes
4 devoirs•Total 39 minutes
Quiz pratique : Travailler avec NumPy•3 minutes
Quiz pratique : Données en cours d'utilisation Pandas•3 minutes
Quiz pratique : Visualisation des données en Python•3 minutes
Contrôle des connaissances : NumPy, Pandas et les bibliothèques de visualisation des données•30 minutes
Web Scraping et SQL
Module 3•4 heures à terminer
Détails du module
Dans ce module, les apprenants exploreront les méthodes de collecte d'informations à partir de diverses sources sur internet. Ils utiliseront différentes bibliothèques Python pour traiter et organiser les données en vue d'une évaluation approfondie, ainsi que pour connecter MS SQL Server avec Python.
Inclus
33 vidéos4 lectures5 devoirs
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33 vidéos•Total 155 minutes
Qu'est-ce que le "Web Scraping" ?•6 minutes
Déroulement du processus de récupération de données sur le Web•5 minutes
Gestion des données•6 minutes
Une belle soupe•5 minutes
Démonstration d'une belle soupe•5 minutes
Démonstration de Scrapy•3 minutes
Qu'est-ce que SQL ?•5 minutes
Opération sur les touches•5 minutes
Base de données normalisée•4 minutes
Types de normalisation 1 NF•3 minutes
Types de normalisation 2 NF•2 minutes
Types de normalisation 3 NF•5 minutes
Types de normalisation 4 NF•2 minutes
Types de normalisation 5 NF•4 minutes
Installation de MS SQL Server•6 minutes
Commandes DDL•6 minutes
Commandes DQL•6 minutes
Commandes DML•7 minutes
Commandes DCL•5 minutes
Commandes TCL•7 minutes
Configuration du serveur SQL•4 minutes
Gestion des clés étrangères•3 minutes
Insérer des données•7 minutes
Suppression des données•3 minutes
Modifier la commande•5 minutes
Mise en place de la transaction•4 minutes
Connexion à la base de données•7 minutes
Création d'un tableau•7 minutes
Insérer des données•7 minutes
Sélection des données•1 minute
Mise à jour des dossiers•4 minutes
Suppression d'enregistrements•4 minutes
Résumé de Web Scraping et SQL•1 minute
4 lectures•Total 40 minutes
Meilleures pratiques en matière d'extraction de données sur le web•10 minutes
Différence entre MS SQL Server et MySQL•10 minutes
Commandes SQL•10 minutes
Python avec Microsoft SQL Server•10 minutes
5 devoirs•Total 42 minutes
Quiz pratique : Web Scraping avec Python•3 minutes
Quiz pratique : SQL et normalisation•3 minutes
Quiz pratique : Opérations sur SQL•3 minutes
Practice Quiz : Intégrer SQL avec Python•3 minutes
Contrôle des connaissances : SQL, Normalisations et Web Scraping avec Python•30 minutes
Synthèse du cours et évaluation
Module 4•1 heure à terminer
Détails du module
Ce module est conçu pour évaluer un individu sur les différents concepts et enseignements couverts dans ce cours. Évaluez vos connaissances avec un quiz complet et noté sur les concepts de programmation Python, la Manipulation des données avec NumPy et Pandas avec le Web-Scraping avec Python
Inclus
1 vidéo1 lecture1 devoir1 sujet de discussion
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1 vidéo•Total 2 minutes
Résumé du cours : Analytique des données appliquée avec Python et SQL•2 minutes
1 lecture•Total 30 minutes
Projet de pratique : Analyse des données des enregistrements A de la police•30 minutes
1 devoir•Total 30 minutes
Contrôle des connaissances à la fin du cours : Python et statistiques•30 minutes
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Edureka est une plateforme d'éducation en ligne dont l'objectif est de fournir un apprentissage de haute qualité aux professionnels en activité. Nous avons le taux d'achèvement des cours le plus élevé du secteur et nous nous efforçons de créer un écosystème en ligne permettant à nos apprenants du monde entier de se doter de compétences pertinentes pour l'industrie dans les technologies de pointe d'aujourd'hui.
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.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
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.’
Ce cours propose une application pratique approfondie de Python et de SQL. Créé pour les passionnés de Python, il se concentre sur les compétences pratiques pour la manipulation et l'analyse des données, permettant aux étudiants d'aborder des problèmes de données réels.
Les apprenants se plongeront dans les bases de Python et utiliseront des outils tels que NumPy et Pandas pour une gestion efficace des données. Ils utiliseront également des outils de visualisation tels que Matplotlib, Seaborn et Plotly pour présenter leurs résultats de manière efficace. En outre, le cours comprend des instructions sur l'utilisation de SQL pour la manipulation des données, habilitant les étudiants avec les compétences nécessaires pour prendre des décisions éclairées basées sur des données.
À la fin du cours, vous serez entièrement équipé pour utiliser ces compétences dans différentes situations d'analyse de données, établissant une base solide pour de futures études en analytique des données.
Qui devrait suivre ce cours ?
Ce cours est conçu pour :
- Les nouveaux arrivants qui cherchent à entrer dans les domaines de l'analyse des données, de la science des données ou de l'intelligence artificielle.
- Les personnes ayant un vif intérêt pour la programmation qui veulent améliorer leurs compétences techniques.
- Les professionnels qui cherchent à monter en compétences en Python et en manipulation de données avec SQL pour des applications pratiques dans leur carrière.
- Toute personne curieuse des données et désireuse d'apprendre à les analyser et à les visualiser efficacement.
Que vous commenciez votre voyage technologique ou que vous cherchiez à construire une base solide, ce cours vous guidera à travers les éléments essentiels de Python et de SQL.
Quels sont les principaux langages de programmation et outils couverts ?
Vous utiliserez principalement Python pour la programmation et SQL pour le traitement des données, ainsi que des bibliothèques de visualisation et des outils de base de données.
Quelle est la plate-forme utilisée pour effectuer l'opération de codage ?
Le cours utilise Google Colab et MS SQL Server comme plate-forme principale pour les opérations de codage. Les apprenants peuvent également utiliser des environnements de développement intégré (IDE) comme Jupyter Notebook, PyCharm, Spyder, ou VS Code pour des projets de codage plus étendus si désiré.
Quels sont les logiciels nécessaires pour commencer ce cours ?
Installer le serveur SQL et les bibliothèques Python requises avec les IDE correspondants tels que PyCharm, Spyder, VS Code, etc.
Dois-je avoir une expérience préalable de la programmation ou des bases de données ?
Aucune expérience préalable n'est requise ; le cours commence par les principes de base et se poursuit étape par étape.
Puis-je utiliser ces compétences dans mon travail ou dans la poursuite de mes études ?
Oui, les compétences sont pratiques pour les rôles analytiques de niveau débutant et constituent une base pour des études avancées en science des données.
Quand aurai-je accès aux cours et aux devoirs ?
Pour accéder aux supports de cours, aux devoirs et pour obtenir un certificat, vous devez acheter l'expérience de certificat lorsque vous vous inscrivez à un cours. Vous pouvez essayer un essai gratuit ou demander une aide financière. Le cours peut proposer l'option "Cours complet, pas de certificat". Cette option vous permet de consulter tous les supports de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cela signifie également que vous ne pourrez pas acheter un certificat d'expérience.
Qu'est-ce que je recevrai si je souscris à cette Specializations ?
Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous avez accès à tous les cours de la spécialisation et vous obtenez un certificat lorsque vous terminez le travail. Votre certificat électronique sera ajouté à votre page Réalisations - de là, vous pouvez imprimer votre certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn.
Une aide financière est-elle disponible ?
Oui, pour certains programmes de formation, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse si vous n'avez pas les moyens de payer les frais d'inscription. Si une aide financière ou une bourse est disponible pour votre programme de formation, vous trouverez un lien pour postuler sur la page de description.