De nombreuses tâches liées aux données prennent du temps, sont fastidieuses et répétitives, notamment le nettoyage, la normalisation et la visualisation des données. Grâce à Pandas, ces tâches peuvent être effectuées assez rapidement, avec une certaine automatisation. Dans ce cours, vous apprendrez à maîtriser la bibliothèque Pandas en programmation Python. Comme vous l'apprendrez, Pandas a diverses utilisations, allant de l'exploration d'un ensemble de données stocké sur votre ordinateur à son extraction dans un DataFrame (une table, par exemple). Avec Pandas, vous pouvez calculer des statistiques et effectuer des calculs tels que la moyenne, la médiane, la variation standard, ainsi que le minimum et le maximum de chaque colonne du tableau. Ce cours mettra en évidence la relation entre une colonne du tableau et une autre colonne du même tableau. Avec Pandas, il est également possible de nettoyer les données en supprimant les valeurs manquantes ou même en utilisant certains critères et en filtrant les lignes et les colonnes

En continuant, vous apprendrez un fait essentiel sur les pandas. Les données nettoyées sont stockées et transformées en une valeur séparée par des virgules, un autre fichier ou une autre base de données. Tout cela est possible car Pandas est un outil ouvert d'analyse et de manipulation de données. En outre, il est également rapide, puissant et flexible, ce qui entraîne une automatisation inévitable. La base de l'automatisation dans Pandas est la programmation Python. Pourquoi Python est-il utilisé pour la bibliothèque Pandas ? Python est un langage unique qui vous permet de travailler rapidement et d'intégrer des systèmes de manière plus efficace. Vous utilisez la programmation Python dans le développement Web, le développement d'interfaces graphiques (GUI) et le développement de logiciels. Pour suivre ce cours, vous devez avoir une certaine expérience de Python. Si vous ne maîtrisez pas bien ce langage de programmation, vous devriez au moins en connaître les bases, notamment les tuples, les dictionnaires et les listes. Il est fortement recommandé de connaître les fonctions et les itérations, ainsi que de se familiariser avec NumPy

Pandas propose de nombreuses méthodes qui contribuent énormément à accélérer l'analyse des données et le processus d'exploration. Ce cours couvre un grand nombre d'entre eux, dont le profilage et le DataFrame. En tant que module Python open source, le profilage Pandas vous permet d'effectuer une analyse exploratoire des données en suivant quelques lignes de code. Cela vous évite de devoir visualiser ou comprendre la distribution relative de chaque variable. Une autre méthode importante est Pandas DataFrame. Comme une feuille de calcul dans Excel, un DataFrame est une structure de données composée de colonnes et de lignes. Vous utilisez couramment les DataFrames dans le domaine de la science des données, en particulier dans le domaine de l'apprentissage automatique. Ce cours sera sans aucun doute utile aux étudiants qui maîtrisent parfaitement Python et qui s'intéressent à la science des données. De plus, les professionnels spécialisés dans la gestion de la science des données ayant de solides connaissances en Python bénéficieront de ce cours.