Nettoyer vos données avec Python

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

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
Beginner初級
Cloudダウンロード不要
Video分割画面ビデオ
Comment Dotsフランス語
Laptopデスクトップのみ

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.

あなたが開発するスキル

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

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. 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

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

よくある質問

よくある質問

さらに質問がある場合は、受講者ヘルプセンターにアクセスしてください。