Dans ce cours, vous découvrirez comment incitation à l'utilisation de fonctions pour effectuer des actions utiles sur vos données. Vous apprendrez également à écrire des instructions conditionnelles pour indiquer à l'ordinateur comment prendre des décisions en fonction de vos instructions. Et vous vous entraînerez à écrire un code propre qui peut être facilement compris et réutilisé par d'autres professionnels des données. A la fin de ce cours, vous serez capable de :



Fonctions et instructions conditionnelles
Ce cours fait partie de Spécialisation Analyse des données de Google avec Python

Instructeur : Google Career Certificates
Enseignant de premier plan
Inclus avec
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Identifier les meilleures pratiques pour écrire un code propre, telles que la réutilisation, la modularité et le refactoring.
Utiliser des comparateurs et des opérateurs logiques pour comparer des valeurs.
Expliquer l'objectif et la logique des instructions conditionnelles telles que "if", "else" et "elif"
décrire comment définir des fonctions Python à l'aide des mots-clés def et return
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Logique computationnelle
- Catégorie : Algorithmes
- Catégorie : Conception de logiciels
- Catégorie : Programmation Informatique
Détails à connaître

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septembre 2025
3 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 3 modules dans ce cours
Dans ce module, vous découvrirez comment incitation à l'utilisation de fonctions pour effectuer des actions utiles sur vos données.
Inclus
5 vidéos1 lecture1 devoir3 laboratoires non notés
Dans ce module, vous apprendrez à écrire des instructions conditionnelles afin de demander à l'ordinateur de prendre des décisions en fonction des instructions données.
Inclus
2 vidéos2 lectures1 devoir2 laboratoires non notés
Passez en revue tout ce que vous avez appris et passez l'évaluation finale.
Inclus
1 lecture1 devoir
Obtenez un certificat professionnel
Ajoutez ce titre à votre profil LinkedIn, à votre curriculum vitae ou à votre CV. Partagez-le sur les médias sociaux et dans votre évaluation des performances.
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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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