Nettoyer vos données avec Python

제공자:
Coursera Project Network
학습자는 이 안내 프로젝트에서 다음을 수행하게 됩니다.

Analyse de valeurs manquantes et suppression de colonnes et lignes "vides"

Identifier et nettoyer des valeurs aberrantes

Remplir les valeurs manquantes dans un jeu de données

Clock2 heures
Beginner초급
Cloud다운로드 필요 없음
Video분할 화면 동영상
Comment Dots프랑스어
Laptop데스크톱 전용

Dans ce projet guidé, vous allez charger, nettoyer et explorer des données de produits alimentaires issues de la base de données Open Food Facts. Vous allez d’abord vous familiariser avec Jupyter, lire les données, analyser les valeurs manquantes, nettoyer les données en se basant sur les connaissances métiers mais aussi sur des techniques statistiques, vous allez ensuite remplir les valeurs manquantes. Pour réaliser cette analyse, vous allez utiliser JupyterLab avec les librairies data science en python telles que Pandas, Matplotlib, SeaBorn et missigno.

개발할 기술

  • Python Programming
  • Pandas
  • Matplotlib
  • Analyse de donnees
  • Nettoyage de donnees

단계별 학습

작업 영역이 있는 분할 화면으로 재생되는 동영상에서 강사는 다음을 단계별로 안내합니다.

  1. Introduction et présentation de jupyter

  2. Présentation des données et des librairies

  3. importation de données avec pandas

  4. Analyse de valeurs manquantes

  5. suppression de lignes et de colonnes

  6. Analyse de corrélation entre les valeurs manquantes

  7. Nettoyage métier

  8. Nettoyage statistique

  9. Remplissage des valeurs manquantes

안내형 프로젝트 진행 방식

작업 영역은 브라우저에 바로 로드되는 클라우드 데스크톱으로, 다운로드할 필요가 없습니다.

분할 화면 동영상에서 강사가 프로젝트를 단계별로 안내해 줍니다.

자주 묻는 질문

자주 묻는 질문

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