Data
Nettoyez et analysez votre jeu de données
Quel est le point commun entre un biologiste, un journaliste et un analyste marketing ? Ils communiquent tous à l’aide de graphiques, de moyennes ou de pourcentages ; bref : ils font des statistiques !
Avoir des données à disposition, c'est bien, mais savoir en tirer les informations principales, c'est essentiel. Les données sont l'or noir de notre époque : on en analyse des quantités astronomiques chaque seconde dans le monde grâce à des algorithmes. Vous avez probablement déjà entendu parler de Big Data ou de Data Science.
Dans ce cours, vous apprendrez les bases de la Data Analyse : chercher les informations essentielles dans des données, notamment à l'aide de graphiques. Vous avez déjà entendu parler de moyennes, de variances ou d’histogrammes. Nous allons ici redécouvrir tous ces concepts, mais nous irons encore plus loin en recherchant les relations qui existent à l’intérieur de vos données. Mais avant tout, nous verrons comment nettoyer des données : vous verrez en effet que vos données ne seront jamais directement exploitables sans une phase préalable.
Si vous souhaitez vous lancer dans la Data, ce cours présente les bases essentielles : il est un très bon point de départ. Si vous êtes un simple curieux, ce cours vous conviendra également.
Quel que soit votre jeu de données, il a forcément quelque chose à vous dire !
Ce cours fait partie intégrante du parcours Data Analyst. Il comporte aussi des compétences pour la formation Data Scientist.
Objectifs pédagogiques
- Appréhender les bases de l'analyse statistique
- Nettoyer un jeu de données
- Représenter vos variables
- Réaliser une analyse bivariée
Prérequis
Pré-requis :
- Mathématiques de niveau Terminale ES ou S
- Optionnellement, savoir programmer :
- en langage R (si ce n'est pas le cas, je vous invite à suivre le cours "Initiez-vous au langage R pour analyser vos données")
- ou en langage Python, niveau basique (si ce n'est pas le cas, je vous invite à suivre le cours "Initiez-vous à Python pour l’analyse de données")
- Savoir manipuler les objets Dataframe (disponibles nativement sous R, ou en Python via la librairie Pandas) (si ce n'est pas le cas, je vous invite à suivre le cours "Découvrez les librairies Python pour la data science")
Cela vous sera utile pour quelques quiz et activités.
Outils nécessaires :
-
R ou Python téléchargé sur votre ordinateur.
-
Les données utilisées dans ce cours.
Et si vous en faisiez votre métier ?
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Table des matières
- Partie 1
Appréhendez les bases de l'analyse statistique
- Partie 2
Nettoyez un jeu de données
- Partie 3
Représentez vos variables
- 1
Représentez la distribution empirique d'une variable
- 2
Présentez une variable sous forme de tableau
- 3
Découvrez les enjeux de l'analyse univariée
- 4
Découvrez les mesures de tendance centrale
- 5
Comprenez les mesures de dispersion
- 6
Appréhendez les mesures de forme
- 7
Familiarisez-vous avec les mesures de concentration
Quiz : Représenter vos variables
- Partie 4
Réalisez une analyse bivariée
- 1
Comprenez les enjeux de l’analyse bivariée
- 2
Recherchez les corrélations
- 3
Analysez la corrélation entre deux variables quantitatives
- 4
Analysez deux variables quantitatives par régression linéaire
- 5
Analysez une variable quantitative et une qualitative par ANOVA
- 6
Analysez deux variables qualitatives avec le Chi-2
Quiz : Réaliser une analyse bivariée