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30-Day Money-Back Guarantee
Development Data Science Python

Python : Cours complet pour débutant (Manipulation de Data)

Apprendre les fondamentaux du langage Python, appliqués sur des cas de manipulation de données (objectif Data Science)
Rating: 4.5 out of 54.5 (1,498 ratings)
6,203 students
Created by Rod | Python - SQL - Data Science - Machine Learning - Deep Learning, MonCoachData | Data Science - Machine Learning - Deep Learning - Trading
Last updated 11/2020
French
30-Day Money-Back Guarantee

What you'll learn

  • Maîtriser les bases de Python
  • Ouvrir et lire des fichiers dans des listes
  • Créer des boucles pour parcourir chaque élément d'un dataset
  • Récupérer et filtrer les éléments qui vous intéressent à l'aide du slicing et des opérateurs booléens
  • Utiliser des dictionnaires pour compter des éléments dans un dataset
  • Créer des fonctions et automatiser nos recherches
  • Utiliser modules et classes en Python
  • Simplifier le code à l'aide de la compréhension de liste
  • Travailler avec les expressions régulières pour extraire tout type de mots / textes bien ciblés dans un dataset
  • Travailler avec les dates pour analyser les tendances par mois ou année
  • Traiter des cas concrets issus du monde réel sur des projets
  • De façon générale, déceler des tendances en explorant et analysant un dataset
Curated for the Udemy for Business collection

Course content

20 sections • 120 lectures • 7h 9m total length

  • Preview00:53
  • Preview05:27

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  • Preview06:26
  • Preview04:52
  • Preview05:21
  • Preview06:35
  • Preview06:02
  • Preview05:10

  • Objectifs
    00:51
  • Ouvrir et lire un fichier
    04:16
  • Séparation des éléments
    03:57
  • Les Boucles FOR
    06:34
  • Liste de listes
    07:02
  • Récupérer et afficher des éléments d'une liste de listes
    09:45
  • Challenge
    05:12

  • Objectifs
    00:25
  • Booléens et Opérateurs
    11:59
  • La Condition IF
    06:30
  • Condition IF & Boucle FOR
    05:46

  • En quoi consiste ce challenge?
    00:43
  • Lire le fichier dans une liste
    00:43
  • Solution "Lire le fichier dans une liste"
    01:07
  • Convertir la liste en liste de listes
    00:34
  • Solution "Convertir les liste en liste de listes"
    01:45
  • Convertir les valeurs numériques
    00:59
  • Solution "Convertir les valeurs numériques"
    01:46
  • Filtrer la liste
    00:48
  • Solution "Filtrer la liste"
    01:56

  • Objectifs et dataset
    03:17
  • Supprimer l'en-tête
    01:23
  • Vérifier la présence d'un élément en une ligne
    06:52

  • Qu'est ce qu'un dictionnaire?
    10:22
  • La Condition IF / ELSE
    07:47
  • Compter les éléments d'une liste et présenter les résultats dans un dictionnaire
    06:18

  • Objectifs
    00:55
  • Tokenization du vocabulaire
    02:26
  • Remplacement des caractères spéciaux
    05:55
  • Les fonctions
    06:31
  • Changer les lettres majuscules en minuscule
    01:33
  • Arguments multiples
    11:36
  • Tokenization du fichier texte
    03:54
  • Trouver les mots mal orthographiés
    02:55

  • Fonctions avec plusieurs chemins d'exécution
    03:12
  • Les Arguments
    04:33
  • Pratique : Amélioration de notre correcteur orthographique
    07:34
  • Types d'erreurs
    06:15

  • Introduction au dataset
    02:42
  • Convertir la data en liste de listes
    04:38
  • Calculer le nombre de naissances par mois
    04:42
  • Calculer le nombre de naissances par jour de la semaine
    03:15
  • Créer une fonction plus générale
    04:07

Requirements

  • Aucune notion en Python nécessaire. Les débutants Python sont les bienvenus :)
  • Tout ce dont vous avez besoin : un PC, un Mac ou Linux.

Description

Ce cours traite du langage de programmation Python pour débuter dans le monde de la Data Science (ou science des données). Tous les concepts clés et basiques de Python y sont détaillés et expliqués à l'aide d'exemples concrets.
Si vous souhaitez vous initier à la manipulation de données en apprenant pour cela les fondamentaux de Python, ce cours est fait pour vous ! C'est une bonne porte d'entrée à la Data Science.

Ce cours est constitué des points théoriques nécessaires pour commencer à stocker et manipuler des données depuis des datasets (jeux de données). Toutes les syntaxes de base de Python y sont présentes, mis en scène autour du domaine de la Data Science.

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.

Ce cours en quelques chiffres :

  • 7 heures de vidéos

  • 14 chapitres théoriques avec de nombreux training

  • 2 challenges pour valider vos acquis

  • 2 projets complets pour commencer un portfolio sur github

  • 10 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.


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 les bases de Python avec des exemples concrets de manipulation de données !

Who this course is for:

  • Débutant en programmation souhaitant apprendre les bases de Python de A à Z
  • Analystes souhaitant découvrir Python appliqué à la datascience
  • Toute personne souhaitant commencer une carrière en Data Science
  • Toute personne curieuse de la Data Science

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
  • 5,809 Reviews
  • 37,712 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
  • 5,809 Reviews
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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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