Python pour la Data Science
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Architecture du cours
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Objectifs d’apprentissage Python
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Jour 1 : Introduction à la programmation Python
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5 Chapitres
Python, c’est quoi ?
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Impression en Python
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Les variables Python
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Nombres entiers et flottants en Python
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Conclusion
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Jour 2 : Fonctions Python
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8 Chapitres
Qu’est-ce qu’une fonction Python ?
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Création de notre première fonction Python
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Fonction Python qui prend des arguments
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Utilisation des paramètres par défaut dans les fonctions Python
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Fonctions Python qui retournent quelque chose
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Ajouter des docstrings aux fonctions Python
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Exercice : Construction d’une fonction qui calcule les pourboires d’un serveur
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Conclusion
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Jour 3 : Installation de Python
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4 Chapitres
Comment installer Python sous Windows ?
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Comment installer Python sur macOS
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Suivre le cours sur des notebooks deepNote
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Conclusion
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Jour 4 : Conditions et Booléens
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7 Chapitres
Booléens Python
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Opérateurs de comparaison Python
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Opérateurs logiques Python : Combinaison de booléens
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Flux conditionnel Python : If-Else
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Opérateurs d’identité en Python
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Exercice : Conditions en Python
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Conclusion & Récap
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Jour 5 : Boucles FOR et Itérations
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8 Chapitres
Pourquoi avons-nous besoin des boucles FOR en Python ?
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Syntaxe des boucles FOR Python
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Comment fonctionnent les boucles FOR ?
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Extension des boucles FOR de Python avec la fonction range()
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Déclarations IF dans les boucles FOR
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La boucle FOR imbriquée en Python
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L’instruction BREAK dans les boucles FOR Python
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Conclusion & Récap
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Jour 6 : Listes Python
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9 Chapitres
Qu’est-ce qu’une liste Python ?
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Accéder aux données dans les listes Python
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Modifier les éléments d’une liste Python
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Ajouter des éléments à une liste Python
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Supprimer des éléments d’une liste Python
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Itérer sur des listes Python
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Compréhensions de listes en Python
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Listes de listes Python
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Conclusion & Récap
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Jour 7 : Dictionnaires Python
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9 Chapitres
Qu’est-ce qu’un dictionnaire ?
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Créer un dictionnaire Python
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Comment les dictionnaires sont-ils liés à la Data Science ?
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Travailler avec des dictionnaires Python
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Méthodes de dictionnaire Python
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Itérer dans les dictionnaires Python
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Les dictionnaires Python sont-ils ordonnés ?
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Exercice
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Conclusion & Récap
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Jour 8 : Tuples Python
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11 Chapitres
Qu’est-ce qu’un tuple ?
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Différences entre les listes et les tuples Python
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Pourquoi utiliser les tuples plutôt que les listes en Python ?
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Comment créer un tuple en Python ?
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Accéder aux éléments des tuples Python
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Itérer sur des tuples en Python
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Modifier des tuples en Python
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Concaténer et répéter des tuples en Python
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Méthodes Python pour les tuples
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Exercices
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Conclusion & Récap
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Jour 9 : Programmation Orientée Objet (POO)
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11 Chapitres
Introduction à la Programmation Orientée Objet
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Pourquoi la Programmation Orientée Objet est-elle importante pour la Data Science ?
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Pourquoi créer des objets en Python ?
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Objets et classes en Python
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Attributs de classe et d’instance Python
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Fonctions et méthodes Python
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Héritage de classe en Python
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Polymorphisme dans les classes Python
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Quand utiliser la Programmation Orientée Objet ?
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Exercices
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Conclusion & Récap
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Objectifs Analyse de Données
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Jour 10 : Travailler avec des bibliothèques externes
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8 Chapitres
Qu’est-ce que des bibliothèques externes pour Python ?
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Pourquoi utiliser des bibliothèques externes avec Python ?
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Comment importer une bibliothèque externe avec Python ?
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Comment installer des librairies externes avec Python ?
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Comment utiliser les librairies externes avec Python
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Encore une fois, pourquoi utiliser les bibliothèques Python ?
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Exercices
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Jour 11 : NumPy pour la Data Science
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14 Chapitres
Pourquoi utiliser NumPy pour la Data Science avec Python ?
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Installer et importer NumPy avec Python
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Créer des Tableaux NumPy avec Python
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Tableaux NumPy versus Listes Python
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Indexation, découpage et indexation booléenne des tableaux NumPy
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Tableaux NumPy multidimensionnels
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Appliquer des fonctions sur des tableaux NumPy
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Concaténer des tableaux NumPy
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Générer des tableaux NumPy
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Générer des nombres aléatoires avec NumPy
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Création d’une distribution normale (gaussienne) avec NumPy
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Création d’un tableau d’entiers aléatoires avec NumPy
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Exercices
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Jour 12 : Introduction à Pandas pour la Data Science
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7 Chapitres
Qu’est-ce que Pandas ?
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Comment installer Pandas dans Python ?
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Qu’est-ce qu’une Series Pandas ?
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Qu’est-ce qu’un DataFrame Pandas ?
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Importer un DataFrame Pandas à partir d’un fichier
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Exercices
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Jour 13 : Indexation, Sélection et Affectation de données
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9 Chapitres
Chargement d’un exemple de DataFrame Pandas
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Les deux types d’indices de DataFrame
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Accéder aux colonnes d’un DataFrame Pandas
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Accéder aux lignes d’un DataFrame Pandas
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Accéder aux valeurs d’un DataFrame Pandas
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Sélection conditionnelle de données dans un DataFrame Pandas
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Affectation de données dans Pandas
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Exercices
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Jour 14 : Compter les valeurs dans Pandas avec value_counts
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10 Chapitres
Exploration de la méthode value_counts de Pandas
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Chargement d’un exemple de DataFrame Pandas
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Création d’un tableau de fréquence Pandas avec value_counts
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Trier un tableau de fréquence Pandas
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Calculer un tableau de fréquence Pandas avec des pourcentages
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Mise en boîte des données dans les tables de fréquence Pandas
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Traitement des valeurs manquantes dans les tableaux de fréquence Pandas
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Calcul d’un tableau de fréquences sur plusieurs colonnes avec value_counts
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Exercices
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Jour 15 : Synthèse et Analyse d’un DataFrame Pandas
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8 Chapitres
Chargement d’un exemple de DataFrame Pandas
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Fonctions récapitulatives Pandas
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Lecture de la documentation de Pandas
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Obtenir des statistiques sommaires avec describe de Pandas
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Recherche de valeurs uniques dans un DataFrame Pandas
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Création de tableaux croisés d’un DataFrame Pandas
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Exercices
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Jour 16 : Comment trier des données dans un DataFrame Pandas
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10 Chapitres
Exploration de la méthode Pandas sort_values()
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Chargement d’un exemple de DataFrame Pandas
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Tri d’une seule colonne de DataFrame Pandas
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Tri de plusieurs colonnes de DataFrame Pandas
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Modifier l’ordre de tri dans Pandas sort_values
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Tri des valeurs manquantes dans un DataFrame Pandas
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Réinitialisation d’un index avec un DataFrame Pandas trié
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Trier un DataFrame Pandas avec remplacement
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Exercices
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Jour 17 : Mise en boîte de données dans Pandas avec cut et qcut
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7 Chapitres
Qu’est-ce que le binning en Pandas et Python ?
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Chargement d’un exemple de DataFrame Pandas
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Pandas qcut : Regroupement des données en Bins de taille égale
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Pandas cut : Binning de données dans des Bins personnalisés
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Ajouter des étiquettes aux Bins avec cut de Pandas
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Exercices
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Jour 18 : Transformation de colonnes Pandas avec map et apply
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7 Chapitres
Chargement d’un exemple de DataFrame Pandas
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Comprendre les fonctions vectorielles dans Pandas
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Utilisation de la méthode Pandas map
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Utilisation de la méthode Pandas apply
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Implications des performances de map and apply de Pandas
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Exercices
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Jour 19 : Grouper et Agréger des données
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13 Chapitres
Qu’est-ce que la méthode GroupBy de Pandas ?
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Pourquoi Pandas offre-t-il plusieurs façons d’agréger des données ?
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Chargement d’un exemple de DataFrame Pandas
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Comprendre les objets GroupBy de Pandas
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Comprendre Split-Apply-Combine de GroupBy Pandas
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Agrégation de données avec GroupBy de Pandas
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Transformation des données avec GroupBy de Pandas
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Filtrer des données avec GroupBy de Pandas
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Regroupement d’un DataFrame Pandas par plusieurs colonnes
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Utilisation de fonctions personnalisées avec GroupBy de Pandas
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Exemples utiles d’utilisation de GroupBy de Pandas
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Exercices
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Jour 20 : Combinaison de données avec fusion et concat
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5 Chapitres
Différentes façons de combiner des données
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Concaténation de DataFrames Pandas
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Fusionner des données avec merge de Pandas
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Exercices
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Jour 21 : Tableaux croisés dynamiques dans Pandas avec Python
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10 Chapitres
Comment créer un tableau croisé dynamique en Python ?
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Chargement d’un exemple de DataFrame Pandas
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Créer un tableau croisé dynamique avec Pandas
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Agrégation de seulement certaines colonnes dans un tableau croisé dynamique Pandas
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Utilisation des méthodes d’agrégation dans un tableau croisé dynamique Pandas
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Tableaux croisés dynamiques Pandas plus complexes
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Personnalisation des tableaux croisés dynamiques Pandas
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Filtrer les tableaux croisés dynamiques Python
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Exercices
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Jour 22 : Nettoyage et préparation des données
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5 Chapitres
Traitement des données manquantes dans Pandas
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Travailler avec des données dupliquées dans Pandas
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Nettoyage des chaînes de caractères dans Pandas
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Exercices
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Jour 23 : DateTime avec Pandas et Python
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6 Chapitres
Importation de DateTimes dans les DataFrames Pandas
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Attributs et méthodes de DateTime dans Pandas
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Filtrer un DataFrame Pandas basé sur DateTimes
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Ré-échantillonnage des DataFrames de Pandas à l’aide des DateTimes
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Exercices
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Objectifs Visualisation de données
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Jour 24 : Tracer des graphiques en Python avec Matplotlib
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10 Chapitres
Qu’est-ce que Matplotlib de Python ?
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Comment installer et importer Matplotlib de Python
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L’anatomie d’un objet Matplotlib
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Créer ton premier tracé Matplotlib : un graphique linéaire
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Utilisation de Pandas avec Matplotlib de Python
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Personnalisation des tracés Matplotlib de Python
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Création de diagrammes circulaires avec Matplotlib de Python
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Création de diagrammes à barres avec Matplotlib de Python
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Exercices
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Jour 25 : Seaborn pour la visualisation de données
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9 Chapitres
Introduction à Seaborn
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Diagrammes de dispersion avec Seaborn
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Stylisation et personnalisation des diagrammes Seaborn
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Approfondissement des diagrammes de dispersion Seaborn
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Création de graphiques multiples avec Seaborn
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Création de graphiques catégoriels avec Seaborn
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Personnaliser les diagrammes Seaborn avec des palettes
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Exercices
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Objectifs Machine Learning
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Jour 26 : Introduction au Machine Learning avec Python
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6 Chapitres
Qu’est-ce que le Machine Learning ?
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Catégories de Machine Learning
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Apprentissage supervisé en Python
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Apprentissage non supervisé en Python
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Le processus de Machine Learning
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Jour 27 : Introduction à Scikit-Learn (sklearn) en Python
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6 Chapitres
Qu’est-ce que Scikit-Learn de Python ?
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Comment installer Scikit-Learn avec Python ?
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Comment les données sont-elles représentées dans Scikit-Learn ?
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Ton premier projet de Machine Learning : Classifier des données
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Exercices
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Jour 28 : Fractionnement de l’ensemble de données avec train_test_split de Scikit-Learn
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5 Chapitres
Pourquoi le fractionnement des données est important en Machine Learning ?
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Comprendre la fonction train_test_split de Scikit-Learn
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Fractionnement d’un échantillon de données dans Scikit-Learn
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Visualisation du fractionnement Entraînement | Test
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Jour 29 : Régression linéaire avec Scikit-Learn
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8 Chapitres
Qu’est-ce qu’une régression linéaire ?
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Chargement d’un échantillon de données
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Explorer la corrélation à l’aide de Pandas
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Tracer un diagramme par paire de nos données
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Construire un modèle de régression linéaire à l’aide de Scikit-Learn
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Régression linéaire multivariée dans Scikit-Learn
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Exercices
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Jour 30 : Introduction aux Random Forest dans Scikit-Learn
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9 Chapitres
Rappel sur les classificateurs à arbre de décision
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Aperçu des classificateurs Random Forest
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Chargement d’un échantillon de données
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Gérer les données manquantes dans Scikit-Learn
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Traiter les données catégorielles dans Scikit-Learn
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Créer notre première Random Forest : Classification des pingouins
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Évaluation des performances d’une Random Forest dans Scikit-Learn
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Visualisation des arbres de décision Random Forest dans Scikit-Learn
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Conclusion & Récap
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