Apprendre la Data Science avec Python

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À propos du cours

Dans ce cours sur la Data Science en ligne, vous aborderez les librairies Python particulièrement utilisées en Data Science: Numpy, Pandas et Matplotlib. Tout au long de ce cours en ligne, avec l’expert Rod Paris, vous passerez en revue successivement les objets Numpy et les objets Pandas pour analyser des données issues du monde réel. Vous apprendrez également à choisir le bon type de graphique pour visualiser la data souhaitée. Vous aurez l’occasion d’appliquer la théorie à travers plusieurs datasets.

Qu’allez-vous apprendre ?

  • Vous souhaitez vous plonger dans le monde de la Data Science ? Ce cours en ligne vous apprendra à visualiser et analyser les données grâce aux librairies Python.

Contenu du cours

Introduction

  • Présentation du contenu de la formation
  • Installation Python + Jupyter Notebook

Rappel Python
Objectif : Utiliser les concepts élémentaires de Python : listes, conditions, boucles...

Découverte de Numpy
Objectif : Manipuler des matrices ou tableaux multidimensionnels avec l'extension Numpy

Analyse de données avec Numpy
Objectif : Interpréter des données et effectuer des calculs de statistiques

La librairie pandas
Objectif : Maîtriser l'utilisation de la librairie Pandas pour manipuler les données numériques

Manipulation de données avec pandas
Objectif : Transformer, normaliser et retravailler des colonnes

Traiter les valeurs manquantes
Objectif : Nettoyer et organiser ses sets de données

Challenge: analyser de la data
Objectif : Analyser des échantillons de données réels pour en faire ressortir des tendances

Les séries pandas
Objectif : Structurer et trier les données avec les séries pandas

Les dataframes pandas
Objectif : Sélectionner des lignes et des valeurs avec les Index

Projet guide : analyse de data
Objectif : Établir des corrélations et tendances dans un data Set d'informations sur Thanksgiving

Graphique : les courbes
Objectif : Créer, interpréter et comparer des graphiques

Diagrammes en barre et graphiques à nuage de points
Objectif : Construire des rapports de résultats efficaces et lisibles

Histogrammes et boîtes à moustaches
Objectif : Concevoir des graphiques plus poussés : diagrammes et boîtes à moustaches