Dans ce cours, vous explorerez les structures de données en Python, qui sont des méthodes de stockage et d'organisation des données dans un ordinateur. Vous vous concentrerez sur les structures de données les plus utiles pour les professionnels des données : listes, tuples, dictionnaires, ensembles et tableaux. Vous découvrirez également comment classer les données en cours d'utilisation, Nettoyage des données et binning. Enfin, vous vous familiariserez avec deux des outils Python les plus utilisés et les plus importants pour l'analyse des données larges : NumPy et Pandas. À la fin de ce cours, vous serez en mesure de :



Structures de données en Python
Ce cours fait partie de Spécialisation Analyse des données de Google avec Python

Instructeur : Google Career Certificates
Enseignant de premier plan
Inclus avec
Ce que vous apprendrez
Données en cours d'utilisation des structures de données NumPy et Pandas pour stocker et organiser les données.
Définir les outils Python tels que les bibliothèques, les paquets, les modules et les variables globales
Décrire les principales caractéristiques et méthodes des structures de données intégrées à Python, telles que les listes, les tuples, les dictionnaires et les ensembles
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Data wrangling
- Catégorie : Importation/exportation de données
Détails à connaître

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septembre 2025
5 devoirs
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

Élaborez votre expertise du sujet
- 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
Dans ce module, vous explorerez les structures de données en Python, qui sont des méthodes de stockage et d'organisation des données dans un ordinateur. Vous vous concentrerez sur les listes et les tuples, des structures de données qui comptent parmi les plus utiles pour les professionnels des données.
Inclus
5 vidéos3 lectures1 devoir3 laboratoires non notés
Dans ce module, vous vous concentrerez sur les dictionnaires et les ensembles, d'autres structures de données parmi les plus utiles pour les professionnels des données.
Inclus
3 vidéos2 lectures1 devoir2 laboratoires non notés
Dans ce module, vous vous concentrerez sur les tableaux. Vous découvrirez l'un des outils Python les plus utilisés et les plus importants pour l'analyse des données larges : NumPy.
Inclus
3 vidéos3 lectures1 devoir2 laboratoires non notés
Dans ce module, vous découvrirez l'un des outils Python les plus utilisés et les plus importants pour l'analyse des données larges : Pandas. Vous découvrirez également comment catégoriser les données en utilisant le chargement de données, le nettoyage et le binning.
Inclus
5 vidéos3 lectures1 devoir2 laboratoires non notés
Passez en revue tout ce que vous avez appris et passez l'évaluation finale.
Inclus
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Foire Aux Questions
Les organisations de tous types et de toutes tailles ont des processus commerciaux qui génèrent des volumes massifs de données. À chaque instant, toutes sortes d'informations sont créées par les ordinateurs, l'internet, les téléphones, les textes, la vidéo en continu, les photographies, les capteurs et bien d'autres choses encore. Dans le paysage numérique mondial, les données sont de plus en plus imprécises, chaotiques et non structurées. Alors que la vitesse et la variété des données augmentent de façon exponentielle, les organisations peinent à suivre le rythme.
La science des données fait partie d'un domaine d'étude qui utilise les données brutes pour créer de nouvelles façons de modéliser et de comprendre l'inconnu. Pour acquérir des connaissances, les entreprises s'appuient sur des professionnels des données pour acquérir, organiser et interpréter les données, ce qui permet d'éclairer les projets et les processus internes. Les data scientists s'appuient sur une combinaison de compétences essentielles, notamment les statistiques, les méthodes scientifiques, l'analyse des données et l'intelligence artificielle (IA).
Un professionnel des données est un terme utilisé pour décrire toute personne qui travaille avec des données et/ou qui possède des compétences en matière de données. Au minimum, un professionnel des données est capable d'explorer, de nettoyer, de sélectionner, d'analyser et de visualiser des données. Il peut également être à l'aise avec l'écriture de code et avoir une certaine familiarité avec les techniques utilisées par les statisticiens et les ingénieurs en apprentissage automatique, notamment la construction de modèles, le développement de la pensée algorithmique et la construction de modèles d'apprentissage automatique.
Les professionnels des données sont responsables de la collecte, de l'analyse et de l'interprétation de grandes quantités de données au sein d'une variété d'organisations différentes. Le rôle d'un professionnel des données est défini différemment selon les entreprises. D'une manière générale, les professionnels des données possèdent des capacités techniques et stratégiques qui nécessitent des compétences analytiques plus avancées, telles que la manipulation des données, la conception expérimentale, la modélisation prédictive et l'apprentissage automatique. Ils effectuent diverses tâches liées à la collecte, à la structuration, à l'interprétation, au suivi et à la communication des données dans des formats accessibles, ce qui permet aux parties prenantes de comprendre et d'utiliser les données de manière efficace. En fin de compte, le travail des professionnels des données aide les organisations à prendre des décisions éclairées et éthiques.
Les grands volumes de données - et la technologie nécessaire pour les gérer et les analyser - sont de plus en plus accessibles. Pour cette raison, les opportunités de carrière se sont multipliées pour les personnes capables de raconter des histoires à l'aide de données, comme les analystes de données seniors et les data scientists. Ces professionnels collectent, analysent et interprètent de grandes quantités de données au sein de différentes organisations. Leurs responsabilités nécessitent des compétences analytiques avancées telles que la manipulation des données, la conception expérimentale, la modélisation prédictive et l'apprentissage automatique.
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