Duke University
Science des données avec NumPy, Sets et Dictionaries

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Science des données avec NumPy, Sets et Dictionaries

Genevieve M. Lipp
Nick Eubank
Kyle Bradbury

Instructeurs : Genevieve M. Lipp

2 727 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

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niveau Débutant

Expérience recommandée

3 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
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Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Analyse des Données
  • Catégorie : Science des données
  • Catégorie : structures de données
  • Catégorie : Programmation en Python
  • Catégorie : Analyse d'images
  • Catégorie : Programmation orientée objet (POO)
  • Catégorie : Manipulation de données
  • Catégorie : Optimisation des performances
  • Catégorie : NumPy
  • Catégorie : Traitement des données
  • Catégorie : Big Data

Détails à connaître

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Évaluations

1 quiz, 3 devoirs

Enseigné en Anglais

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Élaborez votre expertise du sujet

Ce cours fait partie de la Spécialisation Programmation pour la science des données en Python : Des principes à la pratique
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  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 4 modules dans ce cours

Dans ce module, vous apprendrez les bases de la programmation orientée objet ainsi que l'utilisation des ensembles et des dictionnaires pour stocker et travailler avec des données en Python. Vous appliquerez ces concepts avec Python pour effectuer quelques opérations mathématiques et tâches analytiques, notamment la résolution de problèmes géométriques avec des cercles et le comptage de mots dans un document.

Inclus

10 vidéos5 lectures4 devoirs de programmation

Dans ce module, vous apprendrez à utiliser NumPy, l'un des packages Python les plus utiles en science des données, ainsi que d'autres structures de données, les tableaux, en commençant par le type de tableau le plus simple, un vecteur. Grâce à NumPy et à votre nouvelle compréhension des vecteurs, vous développerez des histogrammes et analyserez les données relatives à la distribution des revenus des ménages aux États-Unis, en tirant vos propres conclusions basées sur les données.

Inclus

1 vidéo9 lectures2 devoirs3 laboratoires non notés

Dans ce module, vous apprendrez tout d'abord comment NumPy gère les données dans votre programme en cours d'utilisation et les copies de vos données. Vous apprendrez ensuite à travailler avec des serveurs d'authentification plus complexes appelés matrices, ainsi que la façon dont vous pouvez sous-ensembler, filtrer et modifier les données dans les matrices. Enfin, vous écrirez vos propres programmes pour manipuler des matrices de données et rendre compte de vos résultats pour un ensemble de données donné.

Inclus

1 vidéo14 lectures1 quiz3 laboratoires non notés

Dans ce module, vous apprendrez à utiliser NumPy pour résumer des données issues de matrices (par exemple, en calculant des moyennes, des minimums, des maximums, etc.) ainsi qu'à commencer à analyser et à manipuler des données d'images. Vous explorerez également deux nouvelles techniques de science des données : comment rendre votre analyse des données matricielles plus efficace en termes de calcul (vectorisation) et comment rendre les données aléatoires (randomisation).

Inclus

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Instructeurs

Évaluations de l’enseignant
4.3 (9 évaluations)
Genevieve M. Lipp
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Révisé le 16 août 2025

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