Python for Data Analysis

Python for Data Analysis Courses

Learn how to explore, clean, and analyze data using Python — the most widely used language in data science. This category covers everything from working with Pandas and NumPy to visualizing insights with Matplotlib and Seaborn. Whether you're a beginner or upskilling for a data-driven role, you'll gain hands-on experience analyzing real datasets and making data-driven decisions.

4.6

Évalué en fonction des 496 avis.

8,369 Apprenants

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Compétences acquises :

A/B Test DesignAgrégation de données avec pandasAnalytics-Driven Decision MakingAssignment & Transportation ProblemsBases de NumPyBatch Data Pipeline DesignBusiness Data VisualizationChi-Square AnalysisCohort AnalysisConstruction de pipelinesCorrelation AnalysisCustomer SegmentationData Extraction TechniquesData StorytellingData Transformation with pandasData Visualization with matplotlib and seabornDatabase Loading with sqlite3Descriptive StatisticsDétection des valeurs aberrantesETL and ELT ConceptsEncodage des variablesExperimental Data PreparationExploratory Data AnalysisFonctions NumPyFunnel AnalyticsHypothesis TestingImputation des valeurs manquantesIncremental Loading StrategiesIndexation et sélection de données dans pandasIngénierie des variablesInteger ProgrammingLinear Programming in PythonLogging and MonitoringManipulation de données avec pandasMetric Framework DesignMise à l'échelle des variablesMonte Carlo SimulationMultivariate AnalysisNettoyage des donnéesOptimization ModelingOrchestration PatternsPipeline ModularizationPortfolio SimulationProgrammation PythonPython Data ManipulationRandom Sampling in PythonResource Allocation ModelingRevenue SegmentationRisk EstimationSensitivity AnalysisStatistical InterpretationStatistiques avec PythonSélection des variablesTechniques avancées de NumPyTechniques de visualisation de donnéesTransformation des donnéesUnit Economics CalculationVisualisation Python avec MatplotlibVisualisation avec PythonVisualisation avec SeabornVisualisation de donnéesWeb scraping avec Pythont-test and z-test Application

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Cours

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Niveau

Type de leçon

Technologies

Data Wrangling with pandas

4 heures

33 chapitres

Intermédiaire

17 ÉTUDIANT MAINTENANT

Compétences acquises : Data Indexing and Selection in pandas, Data Aggregation with pandas, Pandas Data Manipulation

NumPy Basics

3 heures

27 chapitres

Intermédiaire

32 ÉTUDIANT MAINTENANT

Compétences acquises : NumPy Basics, NumPy Advanced Techniques, NumPy Functions

Ultimate Visualization with Python

3 heures

26 chapitres

Intermédiaire

15 ÉTUDIANT MAINTENANT

Compétences acquises : Data Visualization, Data Visualization Techniques, Python Visualization, Python Visualization with Matplotlib, Seaborn Visualization

Web Scraping with Python

3 heures

23 chapitres

Intermédiaire

3 ÉTUDIANT MAINTENANT

Compétences acquises : Python Programming, Web Scraping with Python

Statistics with Python

6 heures

38 chapitres

Avancé

4 ÉTUDIANT MAINTENANT

Compétences acquises : Statistics with Python

Data Preprocessing and Feature Engineering with Python

1 heure

12 chapitres

Débutant

4 ÉTUDIANT MAINTENANT

Compétences acquises : Data Cleaning , Missing Value Imputation , Outlier Detection , Feature Encoding , Feature Scaling , Data Transformation , Feature Engineering , Feature Selection , Pipeline Building

Business Analytics and Decision Making with Python

2 heures

18 chapitres

Intermédiaire

2 ÉTUDIANT MAINTENANT

Compétences acquises : Cohort Analysis, Funnel Analytics, Unit Economics Calculation, Revenue Segmentation, Customer Segmentation, Metric Framework Design, Python Data Manipulation, Business Data Visualization

Applied Hypothesis Testing & A/B Testing

3 heures

31 chapitres

Débutant

1 ÉTUDIANT MAINTENANT

Compétences acquises : Hypothesis Testing, t-test and z-test Application, Chi-Square Analysis, A/B Test Design, Experimental Data Preparation, Statistical Interpretation

Data Pipelines with Python

2 heures

15 chapitres

Intermédiaire

Compétences acquises : ETL and ELT Concepts, Batch Data Pipeline Design, Data Extraction Techniques, Data Transformation with pandas, Database Loading with sqlite3, Incremental Loading Strategies, Pipeline Modularization, Logging and Monitoring, Orchestration Patterns

Exploratory Data Analysis with Python

2 heures

18 chapitres

Débutant

Compétences acquises : Exploratory Data Analysis, Descriptive Statistics, Data Visualization with matplotlib and seaborn, Correlation Analysis, Multivariate Analysis, Data Storytelling

Optimization Methods for Data Analytics

1 heure

12 chapitres

Débutant

Compétences acquises : Optimization Modeling, Linear Programming in Python, Integer Programming, Resource Allocation Modeling, Assignment & Transportation Problems, Sensitivity Analysis, Analytics-Driven Decision Making

Simulation and Monte Carlo Modeling with Python

2 heures

14 chapitres

Intermédiaire

1 ÉTUDIANT MAINTENANT

Compétences acquises : Random Sampling in Python, Monte Carlo Simulation, Risk Estimation, Sensitivity Analysis, Portfolio Simulation

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Seulement pour Ultimate

Maîtriser la Visualisation des Données

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Python for Data Analysis Courses: Informations clés et questions

What is Python for Data Analysis?

Python for Data Analysis focuses on using Python to collect, manipulate, and interpret data. It includes working with libraries like Pandas for dataframes, NumPy for numerical operations, and tools for data visualization, making it essential for aspiring data analysts and scientists.

Do I need to know Python before taking these courses?

Basic Python knowledge is helpful but not always required. Many courses start with quick refreshers or beginner-friendly intros before moving into data-focused topics like cleaning, filtering, and analyzing datasets.

What skills will I gain from Python for Data Analysis courses?

You’ll learn how to work with CSV and Excel files, manipulate large datasets, handle missing data, calculate statistics, create visualizations, and extract meaningful insights. You'll also build the ability to ask the right questions and support decisions with data.

What libraries and tools are used in these courses?

Courses typically focus on Pandas, NumPy, Matplotlib, and Seaborn. Some may also include Jupyter Notebooks, Plotly, or integrations with tools like Excel, SQL, or Google Sheets.

Are the courses hands-on?

Yes — most lessons include live code editors, exercises with real-world datasets, and small projects like analyzing sales, customer behavior, or public data. This practical approach ensures you learn by doing, not just reading theory.

What careers can Python for Data Analysis help with?

This skillset is crucial for roles such as data analyst, business analyst, product analyst, marketing analyst, and junior data scientist. It also supports skills needed in operations, finance, and any job involving reports or decision-making based on data.

Will I receive a certificate?

Yes. After completing the course, you’ll get a certificate that verifies your ability to perform data analysis using Python — a strong asset for resumes, portfolios, or job applications.

Can I use AI tools alongside Python for Data Analysis?

Absolutely. Many courses now include guidance on how to use AI (like ChatGPT or Copilot) to assist with writing Pandas queries, cleaning data, or generating visualizations — making your workflow faster and more efficient.

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