Analyse Exploratoire de données avec Pandas
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…
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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…
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…
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…
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 Å“uvre…
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…
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…
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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…
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Cet article vise à donner un aperçu des réseaux de neurones : j’y décris notamment les concepts fondamentaux. Je tente de répondre avec vous aux…
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