Apprends la Data Science avec MonCoachData
Le modèle ARIMA avec Python donne la possibilité de faire des prévisions basées sur des observations historiques, ce qui crée un avantage concurrentiel. Par exemple, si une organisation a la capacité …
Continuer la lecture à proposModèle ARIMA avec Python – Prévisions de séries temporelles →
Dans cet article, je vais passer en revue la majorité des principaux modèles de Machine Learning qu’on utilise en pratique. Plongeons dans le vif du sujet avec des explications très intuitives sur les …
Continuer la lecture à proposTous les modèles de Machine Learning expliqués brièvement →
En tant que Data Scientist, je consacre environ le tiers de mon temps à analyser les données et à tenter d'obtenir des informations utiles. Voici les outils que j'utilise le plus pour mener à bien une …
Continuer la lecture à proposAnalyse Exploratoire de données avec Pandas →
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 Orienté Objet en …
Continuer la lecture à proposProgrammation Orientée Objet en Python →
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 …
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 …
Continuer la lecture à proposLes structures de données Python →
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 …
Continuer la lecture à proposMachine Learning : l’algorithme des k plus proches voisins →
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 …
Continuer la lecture à proposNettoyage de données avec Python : détection des valeurs manquantes →
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 …
Continuer la lecture à proposLes boucles FOR Python techniques avancées →
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 …
Continuer la lecture à proposDonnées mutables et immuables Python →
