Analyse exploratoire des données et visualisation avec Python

Les données brutes sont rarement prêtes pour l'analyse, et la compréhension de leurs modèles sous-jacents est la première étape de tout projet de données réussi. Ce cours textuel vous guide à travers les techniques fondamentales d'analyse exploratoire des données (AED) et de visualisation des données à l'aide de Python. Vous passerez de l'examen d'ensembles de données désordonnés à la capacité de résumer, nettoyer et tracer des données en toute confiance pour trouver des tendances et des anomalies clés. Ce que vous apprendrez : 1. Comprendre les concepts statistiques de base et les distributions de données grâce à des explications écrites détaillées. 2. Nettoyer et préparer des ensembles de données brutes en identifiant les valeurs manquantes et les valeurs aberrantes avec pandas. 3. Écrire du code Python pour générer des visualisations de données claires à l'aide de matplotlib et seaborn. 4. Analyser les relations entre les variables à l'aide de techniques de corrélation et de tabulation croisée. 5. Appliquer des flux de travail modernes d'évaluation de la qualité des données pour valider l'intégrité des ensembles de données. 6. S'entraîner à interpréter les modèles de données et à formuler des hypothèses grâce à des exercices écrits. Le cours commence par la terminologie essentielle et les bases statistiques avant de passer à des démonstrations de code étape par étape et à des exercices écrits pratiques. Conçu pour les débutants absolus, ce cours ne nécessite aucune expérience préalable en programmation ou en mathématiques avancées. Commencez à lire dès aujourd'hui pour découvrir les histoires cachées dans vos données.