Apprentissage automatique pour débutants - Visualisation des données avec Python

La science des données prend de l'ampleur dans diverses applications, devenant l'un des domaines les plus passionnants utilisés dans les industries de haute technologie. Il s'agit d'un domaine interdisciplinaire qui utilise des méthodes scientifiques, des algorithmes et des méthodes de visualisation pour extraire des connaissances et des informations à partir de données. Par conséquent, de plus en plus d'entreprises recherchent des scientifiques des données, des ingénieurs des données et des experts en apprentissage automatique pour développer des produits, des fonctionnalités et des projets qui les aideront à exploiter le pouvoir des données dans le cadre de projets pratiques de science des données

Parfois, une image vaut mille mots ou on peut dire « un graphique vaut mille points de données ». Lors de la manipulation et du traitement des données, la première et la plus importante étape consiste à connaître vos données en détail. Il est donc essentiel d'appliquer une méthode d'analyse exploratoire des données (EDA) aux ensembles de données disponibles en résumant leurs principales caractéristiques à l'aide de méthodes statistiques et de visualisation des données. Grâce à cette approche, nous serons en mesure de comprendre les caractéristiques de l'ensemble de données. Vérifiez le taux de remplissage des caractéristiques pertinentes pour tester la qualité des données, et comprenez l'échelle et l'unité de chaque caractéristique pour décider si des actions de normalisation ou de transformation seront nécessaires. Nous testerons également leur corrélation entre elles afin de mieux sélectionner les caractéristiques les plus pertinentes et d'identifier les modèles de données qui seront utiles pour les étapes suivantes

En Python, diverses bibliothèques de science des données sont utilisées pour effectuer la visualisation des données. Cette formation se concentrera sur deux bibliothèques courantes appelées « Matplotlib » et « Seaborn ». À l'aide de ces bibliothèques, nous serons en mesure de créer divers graphiques de visualisation, notamment des graphiques à barres, des graphiques à secteurs, des graphiques arborescents, des graphiques linéaires et en aires, des histogrammes, des graphiques à courbes de densité et bien d'autres encore. Nous apprendrons à sélectionner le graphique le plus pertinent pour le travail requis et à ajuster les paramètres de chaque graphique pour obtenir un résultat parfait au pixel près pour les besoins de notre projet. Inscrivez-vous dès aujourd'hui et commencez votre parcours pour devenir un data scientist ! Ce cours n'a pas été mis à jour avec l'utilisation de modèles d'IA générative, tels que ChatGPT