Python pour la Data Science
Contenu cours
JOURS 1-9 : INTRODUCTION À PYTHON
JOURS 10-23 : ANALYSE DE DONNÉES AVEC PANDAS
JOURS 24-25 : VISUALISATION DE DONNÉES
JOURS 26-30 : MACHINE LEARNING
Jour 1 : Introduction à la programmation Python
5 Chapitres
Jour 2 : Fonctions Python
8 Chapitres
Jour 3 : Installation de Python
4 Chapitres
Jour 4 : Conditions et Booléens
7 Chapitres
Jour 5 : Boucles FOR et Itérations
8 Chapitres
Jour 6 : Listes Python
9 Chapitres
Jour 7 : Dictionnaires Python
9 Chapitres
Jour 8 : Tuples Python
11 Chapitres
Jour 9 : Programmation Orientée Objet (POO)
11 Chapitres
Jour 11 : NumPy pour la Data Science
14 Chapitres
Jour 19 : Grouper et Agréger des données
13 Chapitres
Jour 22 : Nettoyage et préparation des données
5 Chapitres
Jour 23 : DateTime avec Pandas et Python
6 Chapitres
Jour 29 : Régression linéaire avec Scikit-Learn
8 Chapitres