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Development Data Science Python

Data Science : Analyse de données avec Python

Analyser et Visualiser des données en Python avec les bibliothèques NumPy, Pandas et Matplotlib pour la Data Science
Rating: 4.5 out of 54.5 (1,099 ratings)
4,540 students
Created by Rod | Python - SQL - Data Science - Machine Learning - Deep Learning, MonCoachData | Data Science - Machine Learning - Deep Learning - Trading
Last updated 3/2021
French
30-Day Money-Back Guarantee

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
Curated for the Udemy for Business collection

Course content

15 sections • 116 lectures • 9h 47m total length

  • Preview02:18
  • Installation Python + Jupyter Notebook
    00:53
  • Preview04:11

  • Variables & Types de données
    09:36
  • Listes & Dictionnaires
    09:24
  • Preview01:59
  • Preview07:15
  • Preview04:35

  • Introduction à Numpy
    03:40
  • Les tableaux avec Numpy
    06:04
  • Taille d'un tableau
    05:28
  • Lire un dataset avec Numpy
    04:42
  • Les types de données avec Numpy
    03:53
  • Afficher les données correctement
    08:00
  • Extraire une valeur depuis un tableau Numpy
    07:36
  • Extraire un vecteur de valeurs depuis un tableau Numpy
    07:07
  • Extraire un tableau de valeurs depuis un tableau Numpy
    07:44

  • Objectif
    02:11
  • Effectuer des comparaisons
    06:13
  • Sélectionner des éléments
    08:22
  • Effectuer des comparaisons avec plusieurs conditions
    07:37
  • Remplacer des valeurs dans un tableau Numpy
    07:18
  • Remplacer les chaines de caractères vides
    02:11
  • Convertir des types de données
    03:37
  • Réaliser des calcules mathématiques avec Numpy
    06:10
  • Calculer la consommation totale annuelle par habitant pour un pays donné
    06:30
  • Calculer la consommation pour chaque pays
    06:59
  • Trouver le pays qui consomme le plus d'alcool
    03:49

  • Introduction à la librairie Pandas
    00:49
  • Présentation du dataset
    01:04
  • Lire un fichier CSV avec Pandas
    03:24
  • Exploration du DataFrame
    05:14
  • Sélectionner une ligne
    04:17
  • Les types de données Pandas
    02:28
  • Sélectionner plusieurs lignes
    04:34
  • Sélectionner une colonne plutôt qu'une ligne
    04:26
  • Sélectionner plusieurs colonnes
    03:41
  • Cas pratique
    04:43

  • Introduction
    03:21
  • Transformer une colonne
    05:03
  • Opérations mathématiques entre colonnes
    05:49
  • Créer un indice nutritionnel
    02:18
  • Normaliser des colonnes
    05:50
  • Créer une nouvelle colonne
    04:11
  • Créer un indice nutritionnel normalisé
    01:53
  • trier un DataFrame
    05:59

  • Introduction au dataset
    02:54
  • Trouver les valeurs manquantes
    07:22
  • Problème avec les valeurs manquantes
    04:00
  • Moyen plus simple de calculer une moyenne
    02:49
  • Calculer des statistiques de prix
    05:23
  • Introduction sur le Pivot de Table
    06:45
  • Table Pivot Niveau 2
    03:38
  • Eliminer les valeurs manquantes
    07:37
  • iloc pour accéder à des lignes
    07:19
  • Les index de colonne
    05:57
  • Réindexer les lignes d'un DataFrame
    04:14
  • Appliquer des fonctions sur un DataFrame
    05:57
  • Appliquer une fonction à une ligne
    08:14
  • Pratique: Calculer le pourcentage de survie par groupe d'âge
    03:05

  • Introduction au dataset
    03:40
  • Nombre d'étudiants par catégorie de Major
    11:57
  • Taux de jobs à faible salaire
    03:33
  • Comparer des datasets
    07:44

  • Les structures de données
    05:10
  • Indexage avec des entiers
    02:51
  • Personnaliser son indexage
    08:14
  • Réindexer un objet Series
    04:17
  • Trier un objet Series
    03:21
  • Transformation de colonnes
    05:24
  • Comparer et filtrer
    04:26
  • Alignement des données
    05:36

  • Index partagé par toutes les colonnes
    02:42
  • Utiliser des index entier pour sélectionner des lignes
    04:21
  • Utiliser des index personnalisés
    04:34
  • Sélectionner des valeurs depuis un index personnalisé
    07:05
  • Méthode Apply() sur les colonnes d'un DataFrame
    10:07
  • Méthode Apply() sur les lignes d'un DataFrame
    05:34

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
Formateur Data Science / Machine Learning / Deep Learning
Rod | Python - SQL - Data Science - Machine Learning - Deep Learning
  • 4.6 Instructor Rating
  • 5,858 Reviews
  • 37,944 Students
  • 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 !



MonCoachData | Data Science - Machine Learning - Deep Learning - Trading
Formations Data
MonCoachData | Data Science - Machine Learning - Deep Learning - Trading
  • 4.6 Instructor Rating
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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.

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