Trouver des histoires dans les données en cours d'utilisation de l'analyse exploratoire des données (AED) consiste à organiser et à interpréter les données brutes. Python peut vous aider à le faire rapidement et efficacement. Dans ce cours, vous apprendrez à utiliser Python pour effectuer les pratiques d'AED de découverte et de structuration.



Explorer les données brutes
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
identifier les questions éthiques susceptibles d'être soulevées au cours de la pratique de "découverte" des données dans le cadre de l'AED
Utilisation du flux de travail PACE pour comprendre si des données données données sont adéquates et applicables à un projet de science des données
Savoir quand et comment communiquer des mises à jour de statut et des questions aux partenaires clés
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Données non structurées
- Catégorie : Validation des données
- Catégorie : Transformation de données
- Catégorie : structures de données
- Catégorie : JSON
Détails à connaître

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septembre 2025
4 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
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Il y a 4 modules dans ce cours
Les professionnels des données doivent comprendre les sources de données, les formats de fichiers et les parties responsables lors de l'analyse exploratoire. Dans ce module, vous apprendrez quand contacter les propriétaires de données pour des questions ou des problèmes, comment importer des données à l'aide de Python et effectuer une AED en utilisant les fonctions de base de Python.
Inclus
5 vidéos3 lectures1 devoir3 laboratoires non notés
La découverte AED utilise un questionnement ciblé pour identifier les lacunes des données et les informations manquantes. Dans ce module, vous apprendrez à formuler des hypothèses, à manipuler des chaînes de dates et à créer des visualisations sous forme de graphiques à barres.
Inclus
2 vidéos1 lecture1 devoir1 laboratoire non noté
La structuration est une pratique AED permettant d'organiser les données pour en savoir plus. Dans ce module, vous apprendrez les différents types de méthodes de structuration, les outils Pandas pour structurer les ensembles de données, et vous interpréterez les histogrammes pour comprendre les distributions de données.
Inclus
2 vidéos2 lectures1 devoir3 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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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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