FIFA20 Data Exploration using Python

4.6
48件の評価
提供:
Coursera Project Network
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このガイド付きプロジェクトでは、次のことを行います。

Learn the steps needed to be taken in order to prepare you dataset for data exploration

Learn to use data exploration and visualization to uncover initial pattern in your data

Learn to use plotly module

Clock100 Minutes
Beginner初級
Cloudダウンロード不要
Video分割画面ビデオ
Comment Dots英語
Laptopデスクトップのみ

By the end of this project, you will learn to use data Exploration techniques in order to uncover some initial patterns, insights and interesting points in your dataset. We are going to use a dataset consisting 5 CSV files, consisting of the data related to players in FIFA video game. We will clean and prepare it by dropping useless columns, calculating new features for our dataset and filling up the null values properly. and then we will start our exploration and we'll do some visualizations. Note: This project works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

あなたが開発するスキル

  • Data Pre-Processing
  • Plotly
  • Pandas
  • Data Visualization (DataViz)
  • Exploratory Data Analysis

ステップバイステップで学習します

ワークエリアを使用した分割画面で再生するビデオでは、講師がこれらの手順を説明します。

  1. importing FIFA20 players dataset and take a look at the columns

  2. prepare our dataset for Data exploration by dropping useless columns and calculating new features

  3. Plotting a scatter plot to see the relationship between the Overall ratings and age of the players and their price

  4. Plotting a pie chart to see the proportion of right-foot players and left-foot players

  5. Creating a method to plot a Scatterpolar for comparing a Players growth over Time

  6. Creating a method to pick top 5 player based on a the player position and the player value in euro

ガイド付きプロジェクトの仕組み

ワークスペースは、ブラウザに完全にロードされたクラウドデスクトップですので、ダウンロードは不要です

分割画面のビデオで、講師が手順ごとにガイドします

レビュー

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よくある質問

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