Data Science : Analyse de données avec Python
What you'll learn
- Utiliser les bibliothèques scientifiques de Python : NumPy, Pandas et Matplotlib
- Maîtriser les tableaux NumPy (lire un dataset, extraire une valeur, extraire un vecteur, extraire une matrice...)
- Analyser des données avec NumPy (effectuer des comparaisons, sélectionner des éléments, remplacer des valeurs, réaliser des calculs mathématiques...)
- Lire un dataset avec Pandas / explorer un DataFrame / Sélectionner une ligne ou une colonne (ou plusieurs)
- Manipuler des données avec Pandas / Transformer une colonne / Normaliser une colonne numérique / Créer une nouvelle colonne / Trier un DataFrame
- Apprendre à traiter les valeurs manquantes / Maîtriser les Pivots de Table / Eliminer (ou ignorer) les valeurs manquantes / Réindexer un DataFrame / Maîtriser la méthode Apply()
- Apprendre à tracer, personnaliser et interpréter des courbes à partir de données réelles
- Maîtriser les diagrammes en barres, les graphiques à nuage de points, les histogrammes et les boîtes à moustaches
- Traiter des projets concrets et réels de Data science
Course content
- Preview02:18
- 00:53Installation Python + Jupyter Notebook
- Preview04:11
Requirements
- Des notions Python est un plus mais les débutants en python sont bienvenus (des rappels python sont inclus) :)
- Tout ce dont vous avez besoin : un PC, un Mac ou Linux.
Description
Si vous souhaitez entrer dans le monde de la Data science et apprendre à Analyser et Visualiser des données, ce cours est fait pour vous !
Ce cours traite des bibliothèques scientifiques de Python particulièrement utilisées en Data Science: Numpy, Pandas et Matplotlib.
Tout au long de la formation, on passera en revu successivement les objets Numpy et les objets Pandas pour analyser des données issues du monde réel. Nous apprendrons aussi à choisir le bon type de graphique pour visualiser la donnée souhaitée.
Ce cours est également rempli d'exercices, de défis, de projets et d'opportunités pour que vous puissiez pratiquer directement ce que vous apprenez. Appliquez ce que vous apprenez à l'aide de datasets adaptés à chaque étape de votre apprentissage. Votre portfolio vous remerciera ;)
Ce cours en quelques chiffres :
+10 heures de vidéos
14 chapitres théoriques avec de nombreux exercices
1 challenge pour valider vos acquis
2 projets complets pour commencer un portfolio sur github
9 datasets divers et variés à explorer
Pourquoi apprendre Python?
Constamment classé une des compétences les plus demandées par les employeurs, Python est un moyen fantastique de stimuler votre développement professionnel que ce soit du côté data scientist, data analyst ou même développeur. Cette formation met l'accent sur les librairies Numpy, Pandas et matplotlib.
Pourquoi ce cours est différent ?
Ce ne sera pas un cours où vous allez regarder mon code pendant des heures. C'est un parcours où l'on pratique, on met les mains dans le code et on manipule soi même pendant des heures de la data. Mon but c'est surtout de vous donner l'envie d'investiguer à fond des datasets.
Une fois ce cours terminé, vous pourrez interagir avec n'importe quel fichier csv, déceler des tendances sur tout sujet qui vous intéresse :)
Alors, faisons ça ! Inscrivez-vous aujourd'hui et commencez à apprendre Python pour la Data Science !
Who this course is for:
- Débutant en programmation souhaitant apprendre les librairies scintifiques de Python de A à Z (Numpy, Pandas et Matplotlib)
- Analystes souhaitant découvrir les librairies Python appliquées à la datascience
- Toute personne souhaitant commencer une carrière en Data Science
- Toute personne curieuse de la Data Science
- Personne souhaitant apprendre des outils d'analyse et visualisation de données
Instructors
![Rod | Python - SQL - Data Science - Machine Learning - Deep Learning](data:image/svg+xml,%3Csvg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" viewBox="0 0 64 64"%3E%3C/svg%3E){kind=avatar}
- 4.6 Instructor Rating
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- 9 Courses
Rod est un Data Scientist qui s'intéresse particulièrement à tout ce qui concerne le Big Data (Data Science, Machine Learning, Deep Learning), l'Intelligence Artificielle et la Finance. Il a également été plusieurs fois instructeur sur Udemy pour ses cours sur Python, SQL, Machine Learning, Finance, Deep Learning...
Il aime enseigner et trouver la bonne formule pour démocratiser des sujets complexes, les rendre accessibles à tous et préparer ses étudiants à utiliser ce contenu dans le monde réel.
Pendant son temps libre, il aime pratiquer du sport (CrossFit, Boxe, running), apprendre tous les jours de nouvelles choses, regarder des films et séries et voyager à travers le monde !
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Mon Coach Data est une plateforme de formations, de mentoring, d’articles et tutoriels sur des sujets liés à la Data. J’ai déjà formé plus de 14000 étudiants en 2 ans avec toujours le même objectif: les aider à réaliser leurs projets. Au menu, différents cours sur Python, SQL, l’analyse de data, le Machine Learning, l'Intelligence Artificielle, le Deep Learning, la finance, la visualisation de données et plein d’autres à venir...
Une pédagogie différente
Ma mission, c’est de transmettre mon savoir et d'apporter ma pédagogie au plus grand nombre.
Je ne distribue pas de diplômes mais je vous accompagne à construire un portfolio data qui sera bien plus efficace pour montrer vos compétences et de quoi vous êtes capable.
Ma pédagogie est basée en grande partie sur des vidéos de qualité (comme si j’étais à côté de vous) et sur un échange approfondie entre l’étudiant et moi. Mon truc, c’est la transmission de savoir et d’expérience. Enfin pour moi, un coaching réussi c’est un étudiant qui acquiert la compétence clé d’apprendre à apprendre.