Découvrez les bonnes pratiques et les connaissances fondamentales qui vous aideront à effectuer vos analyses de données à l'aide de Python, un langage de programmation objet interprété.
Dans ce cours en ligne d'OpenClassrooms, vous verrez comment utiliser les notebooks Jupyter et des librairies Python comme Pandas, Matplotlib ou encore Numpy pour tester, explorer vos données et les analyser.
Python possède de nombreuses librairies, utilisées dans de nombreux domaines. Pour pouvoir traiter une grande quantité de données, il est essentiel d'observer quelques règles de base, qui seront abordées dans ce cours.
Objectifs pédagogiques:
À la fin de ce cours en ligne, vous saurez :
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Modifier et exécuter un notebook Jupyter
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Créer et installer des modules Python
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Générer des variables aléatoires en Python
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Visualiser simplement des données avec Matplotlib
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Manipuler des tableaux Numpy
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Choisir une visualisation pertinente
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Manipuler un jeu de données grâce à Pandas
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Effectuer une régression linéaire avec Scikit-learn
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Visualiser des données avec Scikit-learn
Prérequis :
Pour suivre ce cours en ligne, vous devez déjà être familié avec la programmation Python. Voir les différents cours en ligne recommandés (Python, algèbre relationnel etc.) avant de commencer.
Découvrez les librairies Python pour la Data Science (10 heures, niveau moyen).
Pour aller plus loin :
Ce cours vous sera utile pour le suivre le Parcours Data scientist d'OpenClassrooms.
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Mots-clés:
Python
data
Programmation objet
data sciences
données
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