Dans ce deuxième épisode Ninja Python, je vous présente une introduction intuitive aux concepts de Classes, d’Objets, d’Héritage de classes et de Programmation Orientée Objet en Python.

Programmation Orientée Objet en Python

La Programmation Orientée Object ou POO est un modèle de langage de programmation dans lequel les programmes sont organisés en objets plutôt qu’en fonctions et en logique. Les classes et les objets sont des concepts de base de la Programmation Orientée Objet et nous allons les explorer en détail dans cet article.

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Exploration de données

Dans cet article, nous allons effectuer une exploration de données statistiques. Nous utiliserons la bibliothèque Pandas pour l’analyse de données et la bibliothèque Seaborn pour la visualisation de données. Seaborn est un formidable outil de visualisation d’un point de vue esthétique.

Seaborn utilise la bibliothèque Matplotlib. Sauf que Seaborn configure les graphiques avec des valeurs de style par défaut qui les rendent beaucoup plus beaux visuellement.

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Pourquoi le choix des structures de données est «extrêmement» important?

Les structures de données sont des moyens spécifiques d’organiser et de stocker des données afin qu’elles puissent être consultées et travaillées de manière efficace. Les structures de données définissent la relation entre les données et les opérations pouvant être effectuées dessus.

Le choix d’une structure de données dépend du problème que nous résolvons et du type de données dont nous disposons.

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L’algorithme des k plus proches voisins ou k-nearest neighbors (kNN) est un algorithme d’apprentissage automatique (Machine Learning) supervisé simple et facile à mettre en œuvre qui peut être utilisé pour résoudre les problèmes de classification et de régression.

Euh…wait a minute ?!? ***Pause***

Décomposons tous ces termes un par un
Machine Learning supervisé

Un algorithme de Machine Learning supervisé (par opposition à un algorithme de Machine Learning non supervisé) est un algorithme qui repose sur des données d’entrée étiquetées .

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Le Data Cleaning (nettoyage de données) est l’étape la plus importante avant d’analyser ou modéliser des données mais elle peut-être très fastidieuse.

Plaçons-nous dans le contexte, c’est le début d’un nouveau projet et vous êtes impatient d’appliquer certains modèles de Machine Learning. Vous examinez les données et vous réalisez rapidement que c’est la cata: les données ne sont absolument pas exploitables en l’état.
Pour être tout à fait honnête, vous pouvez régulièrement vous attendre à consacrer jusqu’à 80% de votre temps à nettoyer les données.

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Dans un précédent tutoriel, nous avons abordé les bases des boucles Python, en expliquant comment parcourir des listes et des listes de listes (ou listes imbriquées). Mais on peut faire bien plus avec des boucles for que parcourir des listes. Dans le monde réel, vous pouvez utiliser des boucles avec d’autres structures de données, par exemple des tableaux numpy ou même des DataFrames pandas. Je vous présente dans cet article quelques techniques avancées des boucles FOR en Python.

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Les fonctions de Python (que ce soit les fonctions intégrées built-in ou les fonctions personnalisées que nous écrivons nous-mêmes) sont des outils essentiels pour travailler avec des données. Mais ce qu’ils font avec nos données peut être un peu déroutant surtout si on ignore ce qu’il se passe à l’intérieur. Cela pourrait entraîner de graves erreurs dans notre analyse notamment avec la distinction de données mutables et immuables en Python.

Dans cet article,

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Lorsque vous travaillez avec des données, les boucles for Python peuvent être un outil puissant. Mais elles peuvent aussi être un peu déroutantes lorsque vous débutez. C’est la raison pour laquelle je vous propose un tutoriel complet sur les boucles FOR Python.
Dans cet article, nous allons nous plonger dans les boucles for et apprendre comment elles peuvent être utilisées pour faire toutes sortes de choses intéressantes notamment lorsque vous effectuez un nettoyage ou une analyse de données en Python.

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Dans cet article, je vous propose 10 outils de manipulation et traitement d’images en Python: présentation de certaines des bibliothèques Python les plus utilisées, offrant un moyen simple et intuitif de manipuler et transformer des images.

Introduction

Notre monde d’aujourd’hui regorge de données et les images en constituent une partie importante. Cependant, pour pouvoir être utilisées, ces images doivent être traitées. Le traitement d’images consiste donc à analyser et à manipuler une image numérique principalement dans le but d’en améliorer la qualité ou d’en extraire des informations qui pourraient ensuite être utilisées.

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En apprenant la programmation avec le langage Python, vous vous rendrez surement compte du nombre croissant de techniques d’analyse et d’utilisation de données. Le Machine Learning (ou Apprentissage Automatique) est sans doute l’un des domaines que vous souhaitez maîtriser (puisque vous êtes sur cette page).
Le Machine Learning vous permet de faire des prédictions en introduisant des données dans des algorithmes complexes. Les utilisations du Machine Learning sont infinies, ce qui en fait une compétence majeure à ajouter à votre CV.

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