Machine Learning for Absolute Beginners-Python et Pandas

Nous savons tous que les données sont partout. Chaque clic sur notre application mobile préférée ou sur notre site web est enregistré et chaque capteur dans le monde crée un flux constant de données. Presque toutes les actions que nous réalisons dans le monde physique sont traduites d'une façon ou d'une autre à une forme numérique en tant que données. Les données sont la principale source d'énergie qui anime de multiples organisations et entreprises dans le monde entier. Ces entreprises utilisent des données pour gérer et optimiser leurs opérations courantes et améliorer et inventer de nouveaux types de produits et de services. Les données sont créées partout et le défi est de savoir comment l'utiliser efficacement dans plusieurs cas d'utilisation et dimensions. La science des données est l'un des domaines les plus passionnants de l'industrie de la haute technologie, et elle s'accélère dans diverses applications. Il s'agit d'un domaine interdisciplinaire qui utilise des méthodes scientifiques, des algorithmes et des méthodes de visualisation pour extraire les connaissances et les connaissances des données. En conséquence, un nombre croissant d'entreprises recherchent des scientifiques de données, des ingénieurs de données et des experts en apprentissage automatique pour développer des produits, des caractéristiques et des projets qui les aideront à libérer la puissance des données.

Python est puissant, rapide, facile à apprendre et l'un des langages de programmation les plus populaires pour la gestion des projets de data science. Python sera notre point de départ pendant que nous entrons dans le côté pratique de la science des données. Il dispose d'une liste massive de bibliothèques de données scientifiques prêtes à démarrer n'importe quel projet. Nous démontrons la syntaxe Python de base, y compris l'utilisation de variables, de chaînes, de listes, de dictionnaires, de fonctions, de classes, d'instructions if/for-loop et bien plus encore. En outre, nous expliquons comment installer et utiliser l'outil de JupyterLab populaire pour la création de carnets de notes Jupyter. Les blocs-notes Jupyter sont utilisés pour enregistrer les étapes de traitement de données de bout en bout effectuées sur des données brutes et sont également utilisés pour présenter et partager les résultats obtenus avec d'autres personnes.

Après avoir acquis les connaissances de base et l'expérience des fondamentaux de Python, nous poursuivrons notre élan en explorons panda, une bibliothèque scientifique de données essentielles. La bibliothèque logicielle de pandas est écrite pour le langage de programmation Python pour la manipulation et l'analyse de données. Il effectue un grand nombre des opérations les plus élémentaires tout en travaillant avec des données brutes, y compris le chargement de données, l'épargne, l'inspection et l'analyse, le nettoyage, la normalisation et bien plus encore. Découvrez comment utiliser la bibliothèque panda pour charger de grands ensembles de données à partir de fichiers CSV, organiser la structure de données et le contenu dans une vue tabulaire et effectuer une analyse et une analyse de données initiales. Ensuite, effectuez le nettoyage et la transformation des données comme étape de prétraitement avant de passer à la visualisation de données ou d'appliquer des algorithmes d'apprentissage automatique. Alors qu'est-ce que vous attendez? Enrol aujourd'hui et commencez votre voyage pour devenir un scientifique de données ! Ce cours n'a pas été mis à jour avec l'utilisation de modèles d'IA générative, comme ChatGPT.