Exploratory Data Analysis – M055

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Analyse exploratoire des données (EDA)

Découvrez comment explorer, analyser et interpréter des données de manière efficace grâce à notre formation en Exploratory Data Analysis (EDA). Ce programme complet vous enseigne les fondamentaux de l’importation, du nettoyage, de la visualisation et de l’analyse des données à l’aide d’outils comme Python, Pandas, Matplotlib et Seaborn.

Vous apprendrez à :

  • Manipuler et nettoyer des datasets.
  • Effectuer des analyses statistiques descriptives.
  • Créer des visualisations percutantes et interactives.
  • Identifier les tendances, corrélations et patterns dans les données.

Ce cours contient :

- Une version écrite et très détaillée de tous les chapitres ;

- Deux Masterclass organisés en visio ;

- Des quiz après chaque chapitre pour tester la compréhension ;

- Des exercices et travaux pratiques corrigés ;

- Des projets et cas réels ;

- Un quiz final pour tester et valider la maitrise du module.

 

Un Certificat qui atteste de la bonne maitrise de ce cours est délivré à l'apprenant qui a réussi les différentes évaluations.

 

Un suivi régulier par un collaborateur progcours est possible moyennant des frais supplémentaires.

Contenu Cours

Introduction à l’EDA
Comprendre l’importance de l’EDA 2 Chapitres
Outils et bibliothèques 1 Chapitre
Contenu de la Leçon
0% Terminé 0/1 Etapes
Chargement et Préparation des Données
Importation des données 2 Chapitres
Manipulation de données 2 Chapitres
Nettoyage des Données
Traitement des valeurs manquantes 2 Chapitres
Gestion des doublons et incohérences 2 Chapitres
Transformation des données 2 Chapitres
Statistiques Descriptives
Mesures de tendance centrale 1 Chapitre
Contenu de la Leçon
0% Terminé 0/1 Etapes
Mesures de dispersion 1 Chapitre
Contenu de la Leçon
0% Terminé 0/1 Etapes
Répartition des données 1 Chapitre
Contenu de la Leçon
0% Terminé 0/1 Etapes
Visualisation des Données
Principes de la visualisation 2 Chapitres
Création de visualisations avec Python 2 Chapitres
Visualisations interactives 1 Chapitre
Contenu de la Leçon
0% Terminé 0/1 Etapes
Analyse Avancée
Détection des relations entre variables 2 Chapitres
Identification des tendances et patterns 2 Chapitres
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