10 principales erreurs à éviter pour maximiser efficacité et performance de Pandas
Pandas est une bibliothèque d’analyse de données puissante et populaire en Python, largement utilisée par les data scientists et les data analysts pour manipuler et…
Visualisation de données du Covid-19
Dans mon précédent article, j’ai effectué une analyses de données sur le Covid-19 en vous expliquant toutes les étapes de cette analyse avec Python, NumPy…
Guide des visualisations de données Python avec Seaborn et Matplotlib
Je vous propose un guide complet étape par étape pour créer des visualisations de données Python avancées avec Seaborn et Matplotlib. Bien qu’il existe des…
Machine Learning : Prédiction des maladies cardiaques
Dans cet article, je vous propose de tenter d’implémenter une prédiction des maladies cardiaques à partir de données d’une région présentant de grands risques d’en…
Matplotlib – Visualisation de données
La visualisation de données est une étape clé pour comprendre l’ensemble des données et en tirer des conclusions. Bien qu’il soit toujours possible d’inspecter de…
Visualisation de données : les graphiques à nuage de points
Si vous êtes Data Scientist, vous avez sans doute déjà travaillé avec des graphiques à nuage de points. Malgré leur simplicité, les graphiques à nuage…
Visualisation de données en Python: comparaison d’outils
Python est un langage scientifique très mature. On y trouve des librairies pour tout un tas d’utilisation différentes: notamment le Machine Learning et l’analyse de…
Python vs R : le duel
Quel est le meilleur langage pour l’analyse de données? (Python vs R) Dans cet article, je vais comparer Python vs R de façon objective. Pour…
Fin du contenu
Fin du contenu