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Nettoyage des données propres

Google Career Certificates

Enseignant de premier plan

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Intermédiaire
Certaines connaissances prérequises
6 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Explorer les pratiques de l'AED en matière de nettoyage, de validation et d'assemblage des données

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Data wrangling

Détails à connaître

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septembre 2025

Évaluations

5 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Élaborez votre expertise du sujet

Ce cours fait partie de la Spécialisation Analyse des données de Google avec Python
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
  • 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 5 modules dans ce cours

Les données manquantes ou dupliquées peuvent apparaître dans les ensembles de données pour de nombreuses raisons. L'impact des valeurs manquantes peut varier en fonction de leur nombre. Dans ce module, vous apprendrez des stratégies pour traiter les entrées de données manquantes, déterminer quand la déduplication est nécessaire et utiliser des fonctions Python courantes pour traiter les doublons.

Inclus

4 vidéos1 lecture1 devoir3 laboratoires non notés

Les valeurs aberrantes sont des points de données qui se distinguent des autres. Une approche délicate des valeurs aberrantes permet de reconnaître les histoires humaines et les effets du monde réel qu'elles représentent. Dans ce module, vous apprendrez quels sont les types de valeurs aberrantes, comment les traiter et les visualiser.

Inclus

2 vidéos2 lectures1 devoir

Les modèles de données fonctionnent généralement mieux avec des données numériques. Pour ce faire, les données catégorielles sont encodées en chiffres numériques pour l'analyse. Dans ce module, vous apprendrez pourquoi cette transformation est nécessaire, ce que sont les variables fictives et comment sélectionner la bonne méthode d'encodage.

Inclus

2 vidéos2 lectures1 devoir

L'Assainissement des entrées consiste à vérifier l'exhaustivité des données et à éliminer les erreurs. Dans ce module, vous apprendrez pourquoi l'Assainissement des entrées minimise les erreurs, comment détecter les entrées incorrectes et pourquoi il est essentiel pour joindre des ensembles de données.

Inclus

2 vidéos1 devoir2 laboratoires non notés1 plugin

Passez en revue tout ce que vous avez appris et passez l'évaluation finale.

Inclus

1 lecture1 devoir

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