Ce cours présente l'utilisation de l'analyse statistique en programmation Python pour étudier et modéliser les données climatiques, spécifiquement avec le package SciPy et NumPy. Les sujets abordés comprennent la visualisation des données, le développement de modèles prédictifs, la régression linéaire simple, la régression linéaire multivariée, la régression linéaire multivariée avec interaction et la régression logistique. Un fort accent sera mis sur la collecte et l'analyse des données climatiques avec le langage de programmation Python.
Modélisation des anomalies climatiques à l'aide d'analyses statistiques
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Modélisation des anomalies climatiques à l'aide d'analyses statistiques
Ce cours fait partie de Spécialisation Modélisation et prévision des anomalies climatiques
Instructeur : Osita Onyejekwe
Inclus avec
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
7 heures à compléter
Planning flexible
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Ce que vous apprendrez
Visualiser et interpréter les anomalies climatiques à l'aide d'analyses statistiques.
Utilisez des API pour importer des données climatiques à partir de portails gouvernementaux.
Visualisation des données en Python avec Matplotlib.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Collecte de données
- Catégorie : Logiciel de Visualisation de Données
- Catégorie : Manipulation de données
- Catégorie : Pandas (paquetage Python)
- Catégorie : Science des données
- Catégorie : Analyse des Données
- Catégorie : Analyse statistique
- Catégorie : Matplotlib
- Catégorie : Analyse de régression
- Catégorie : Détection des anomalies
- Catégorie : Analyse des séries temporelles et prévisions
- Catégorie : Modélisation statistique
- Catégorie : Visualisation de Données
- Catégorie : Interface de programmation d'application (API)
Détails à connaître
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Évaluations
3 devoirs
Enseigné en Anglais
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Ce cours fait partie de la Spécialisation Modélisation et prévision des anomalies climatiques
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Il y a 3 modules dans ce cours
Dans ce module, nous commencerons par une introduction à la bibliothèque Python, Pandas. Vous apprendrez également les principes fondamentaux de la visualisation des données à l'aide de Matplotlib, une puissante bibliothèque permettant de créer des tracés et des graphiques perspicaces. À la fin du module, vous vous entraînerez à manipuler des données avec Pandas et à visualiser vos données à l'aide de Matplotlib.
Inclus
4 vidéos4 lectures1 devoir1 devoir de programmation
Dans ce module, vous serez initié aux API et à la bibliothèque de requêtes Python, vous permettant de vous connecter et d'interagir avec des services de données basés sur le web. Vous explorerez les sources de données climatiques de la NOAA, de l'USGS et du NWIS, et vous vous entraînerez à accéder aux données à l'aide de la bibliothèque dataretrieval.
Inclus
4 vidéos6 lectures2 devoirs
Dans ce module, vous allez vous plonger dans la visualisation et l'analyse de divers ensembles de données climatiques, notamment la température de l'air, les précipitations, le niveau des eaux souterraines (GWL), ainsi que la température et l'humidité du sol. Vous apprendrez à créer des visualisations informatives pour identifier les modèles, les tendances et les anomalies dans les données.
Inclus
4 vidéos1 devoir de programmation1 évaluation par les pairs1 sujet de discussion1 laboratoire non noté
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