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Ce cours est dédié à l’apprentissage de la programmation en Python appliqué à la Data Science. Si vous avez envie d’apprendre à coder, d’apprendre à manipuler de la data ou les deux, alors n’hésitez pas, ce cours est un concentré de tout ça !
Ce cours de 8 heures vous permettra dans un premier temps d’acquérir les outils nécessaires pour coder en Python et faire de la Data Science. Puis il enchaînera sur la partie théorique de la programmation en Python, avec des exercices à chaque étape, afin de comprendre la théorie en pratiquant. Enfin, vous apprendrez à manipuler et explorer/visualiser des données efficacement.
A la fin de ce cours, vous serez capable d’aller récupérer un jeu de données qui vous intéresse et de l’analyser de A à Z pour en sortir les informations qui vous intéresse.
J’espère que ce cours vous plaira, j’ajouterai d’avantage de cas pratiques au fur et à mesure pour le rendre encore plus complet qu’il ne l’est déjà. Le but de ce cours de Data Science est réellement de vous apprendre à programmer en Python, de vous faire pratiquer afin de devenir totalement autonome pour analyser tous les jeux de données qui vous intéresse. Et je compte bien vous aider à chaque étape pour arriver à cette finalité !
Pourquoi utiliser Python ?
Ce cours est dédié à Python pour la simple et bonne raison que c’est un des langages les plus utilisés en Data Science. De plus, c’est un langage que je maîtrise et qui a fait ses preuves pour résoudre tout mes problèmes d’analyse de données. Mais aussi parce que c’est un langage de programmation libre, intuitif et très bien documenté.
Je veux que ce cours soit le plus complet possible. Ainsi, n’hésitez surtout pas à me contacter si vous avez la moindre question ou la moindre remarque sur ce cours. C’est aussi grâce à vous que je pourrais l’améliorer et le faire évoluer. Mon objectif est réellement de vous aider à devenir un Data Scientist autonome et passionné !
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6Les variables
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7Les types de données (numériques)
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8Les types de données (booléens)
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9Les types de données (caractères)
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10Les opérateurs arithmétiques
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11Qu'est-ce qu'une fonction ?
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12Qu'est-ce qu'une bibliothèque ?
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13Importer une bibliothèque et utiliser ses fonctions
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14Testez vos connaissance sur les bases de Python
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15Introduction aux listes
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16Accéder aux éléments d'une liste (slicing)
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17Ajouter/modifier/supprimer des éléments d'une liste
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18Diverses manipulations des listes (tri, somme, concaténation, ...)
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19Introduction sur les tuples
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20Introduction : exercice sur les listes
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21Correction : exercice sur les listes
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22Les opérateurs relationnels et logiques
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23Les instructions de condition (if..else)
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24Boucle for
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25Boucle while
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26Introduction de l'exercice : manipuler la liste des prix de 58 maisons
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27Correction de l'exercice : manipuler la liste des prix de 58 maisons
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28Créer sa propre fonction en Python
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34Introduction à NumPy
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35Création des tableaux NumPy (ndarray)
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36Notions de vues et copies d'un tableau
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37Accéder aux éléments d'un array (slicing)
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38Explorer et filtrer un array
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39Concaténation des arrays avec NumPy
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40Split (cassure) des arrays avec NumPy
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41Calculs sur les arrays
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42Exercice : manipuler un array de 20 maisons vendues en 2008 aux Etats-Unis
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43Correction : manipuler un array de 20 maisons vendues en 2008 aux Etats-Unis
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44Introduction à la bibliothèque Pandas
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45Les séries avec Pandas
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46Les Dataframes avec Pandas
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47Lire et écrire un fichier
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48Accéder aux éléments d'un Dataframe
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49Ajouter/supprimer des colonnes d'un dataframe
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50Explorer un Dataframe
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51Filtrer un Dataframe selon des conditions
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52Grouper un Dataframe sur une ou plusieurs colonnes (groupby)
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53Introduction de l'exercice : étudier le marché Android via le Google play store
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54Correction de l'exercice : étudier le marché Android via le Google play store
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55Importation et description des données de vente du Black Friday
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56Créer son premier graphique
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57Ajouter un titre principal et des labels aux axes
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58Changer les couleurs (et colorer selon certaines variables)
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59Changer la taille ou la forme des points
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60Enregistrer son graphique
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61Les différents types de graphes
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62Combiner plusieurs graphiques (subplots)
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63Créer des graphiques avec Seaborn
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64Exercice : visualiser les données de vente d'un magasin le jour du Black Friday
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65Correction : visualiser les données d'un magasin le jour du Black Friday
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66Fin du cours - Remerciements et conseils