Analyse de Données avec Python: Numpy, Pandas et Matplotlib
What you'll learn
- Utiliser les bibliothèques scientifiques de Python, notamment NumPy, Pandas, et Matplotlib
- Utiliser NumPy pour effectuer des analyses statistiques sur vos données (effectuer des comparaisons, sélectionner des éléments, remplacer des valeurs, etc.)
- Transformer une colonne à l'aide de Pandas pour manipuler les données. Utilisez le DataFrame Sorter pour trier et normaliser une colonne numérique.
- Dessiner, adapter et analyser des courbes basées sur des exemples concrets
- Analyser des données du monde réel
- Maîtriser des tableaux NumPy (lire un jeu de données, extraire une valeur, extraire un vecteur, extraire une matrice...)
- Utiliser Pandas pour lire un jeu de données ou un DataFrame pour l'exploration. Choisissez une colonne ou une ligne pour trier le DataFrame
- Réindexer un DataFrame
Requirements
- Des connaissances de base en python sont un plus mais les débutants sont néanmoins les bienvenus (des rappels python sont fournis)
- Vous n'aurez besoin de rien d'autre
Description
Dans le marché du travail concurrentiel actuel, les data scientists sont tellement demandés qu’ils sont difficiles à garder. En effet, les personnes ayant une formation scientifique, informatique ainsi que des capacités analytiques sont difficiles à trouver.
Comme les "quants" de Wall Street dans les années 1980 et 1990, les data scientists d'aujourd'hui sont censés avoir des compétences similaires. Les personnes ayant une formation en physique et en mathématiques ont afflué vers les banques d'investissement et les fonds spéculatifs à cette époque parce qu'elles pouvaient proposer de nouveaux algorithmes et méthodes de données.
Ceci dit, la science des données est en train de devenir l'une des professions les mieux demandées du XXIe siècle. C’est un siècle ou beaucoup de choses sont informatisées, axées sur la programmation et de nature analytique. Par conséquent, il n'est pas surprenant que le besoin de spécialistes des données ait augmenté sur le marché de l'emploi au cours des dernières années.
L'offre, en revanche, est assez restreinte. Il est difficile d'acquérir les connaissances et les capacités requises pour travailler en tant que data scientist.
De nombreuses ressources pour apprendre Python sont disponibles en ligne. Pour cette raison, les étudiants sont souvent dépassés par la courbe d'apprentissage élevée de Python.
C'est pourquoi ce cours a été adapté pour vous que vous réussissiez ! L'instruction étape par étape est la marque de fabrique de ce cours. Tout au long de chaque leçon, nous continuons à construire sur ce que nous avons appris précédemment. Notre objectif est de vous doter de tous les outils et compétences dont vous avez besoin pour maîtriser Python, Numpy, Pandas & Matplotlib.
Vous repartirez de chaque vidéo avec une nouvelle idée que vous pourrez mettre en pratique immédiatement !
Tous les niveaux de compétence sont les bienvenus dans ce cours, et même si vous n'avez aucune expérience préalable en programmation ou en statistiques, vous serez en mesure de réussir !
Who this course is for:
- Débutants en programmation qui souhaitent étudier toutes les bibliothèques scientifiques en Python de bout en bout (Numpy, Pandas et Matplotlib)
- Chercheurs intéressés par les bibliothèques Python pour la science des données
- Les aspirants data scientists qui veulent élargir leurs connaissances
- Une personne qui veut apprendre à analyser et à visualiser des données
Instructor
- 4.0 Instructor Rating
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Issue d’une formation d’ingénieur avec une spécialisation dans le domaine de l'architecture, je suis toujours enthousiaste à l'idée de partager et d'enseigner mes connaissances techniques et scientifiques. Littéralement amoureuse de ce qui a trait à la programmation, et un peu geek sur les bords, j'ai un intérêt particulier pour la data science. Mes formations détaillées vous permettront de découvrir ce monde passionnant qui bouleverse toujours plus notre quotidien.