Les bases de l'analyse de données avec Python et Tableau

Chaque décision commerciale aujourd'hui repose sur les données, pourtant le pont entre les chiffres bruts et les perspectives claires nécessite un ensemble spécifique de compétences techniques. Ce cours offre un parcours complet pour devenir analyste de données, en se concentrant sur la combinaison puissante de Python pour la manipulation des données et de Tableau pour la visualisation des rapports. Vous apprendrez à gérer l'ensemble du pipeline de données, du nettoyage des ensembles de données désordonnés à la présentation de vos découvertes finales aux parties prenantes par le biais d'explications écrites et de pratiques basées sur le code. À la fin de ce cours, vous comprendrez comment transformer des informations brutes en un format structuré prêt pour une analyse professionnelle. Ce que vous apprendrez : - Comprendre la terminologie de base de l'analyse de données et les étapes du cycle de vie des données. - Nettoyer et transformer des ensembles de données bruts à l'aide de Python, Pandas et Numpy. - Travailler avec diverses structures de données, y compris les listes, les dictionnaires et les fichiers JSON. - Concevoir des tableaux de bord interactifs dans Tableau à l'aide de paramètres et de champs calculés. - Appliquer des flux de travail modernes de nettoyage de données et une ingénierie de prompts de base pour rationaliser les tâches d'analyse. - S'entraîner à résoudre des problèmes commerciaux grâce à des scénarios de projets structurés de bout en bout. Le programme commence par les concepts fondamentaux de la programmation et de la théorie des données avant de vous guider dans l'application pratique de ces outils dans des cas commerciaux réalistes. Vous lirez des guides détaillés qui expliquent la logique derrière chaque étape du processus analytique. Ce cours est parfait pour les débutants sans expérience préalable en programmation ou en données qui souhaitent construire une base technique à partir de zéro. Commencez à construire votre boîte à outils d'analyse de données grâce à ce guide écrit complet.