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Science des données et analyse avec Python

4.5(46)2h 6min16 leçons2 sections

Ce que vous apprendrez

  • Apprendre les bases de l'analyse de données
  • Comprendre les bibliothèques Python essentielles
  • Créer des graphiques avec Matplotlib
  • Mettre en œuvre une analyse de données pratique
  • Utiliser Python en science des données
  • Analyser les données de manière efficace
Science des données et analyse avec Python

À propos du cours

La science des données est un domaine qui combine statistiques, informatique, mathématiques, science des données et intelligence artificielle. Elle se concentre sur la manipulation et l'analyse des données pour extraire des informations et des motifs sous-jacents afin de prendre de meilleures décisions. La science des données est appliquée dans divers domaines tels que le marketing, la publicité, la médecine, l'éducation, l'économie et l'industrie. Elle nécessite l'utilisation d'analyses statistiques, de programmation, d'intelligence artificielle et de techniques d'apprentissage automatique. Dans ce cours, nous apprendrons tout cela à travers des applications pratiques avec Python.

Résultats attendus

  • Maîtriser les fondamentaux de la science des données
  • Manipuler et analyser différents types de données
  • Créer des visualisations pour illustrer et analyser des données
  • Mettre en œuvre des projets d'analyse de données avec Python

Formateur

Ing. Walid Imad

Ing. Walid Imad

Formateur spécialisé en langages de programmation, sécurité de l'information et informatique, et distributeur de musique professionnel.
3,823 étudiants5 cours
$19.99
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Ce cours$19.99
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    Contenu du cours

    1

    Science des données avec Python

    15 leçons
    1. Introduction à l'analyse des données6:02
    2. Configuration de l'environnement de travail18:28
    3. Bases du langage Python12:43
    4. Travailler avec la bibliothèque Numpy (Partie Un)
    5. Travailler avec la bibliothèque Numpy (Partie Deux)
    6. Traitement des données avec la bibliothèque Pandas
    7. Chargement et exploration des données7:24
    8. Filtrage des données12:24
    9. Collecte de données6:50
    10. Gestion des données manquantes et dupliquées9:39
    11. Explication de Matplotlib et travail avec des graphiques11:41
    12. Explication des données visuelles et des graphiques14:14
    13. Ajout et mise à jour des données5:32
    14. Résumé de tout ce qui a été étudié avant de commencer le projet7:45
    15. Application pratique de ce qui a été étudié (Création d'un projet complet)13:45
    2

    Extensions

    1 pièces jointes
    1. Téléchargement des pièces jointes du cours

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