Python pour Data Science: From the Basics to Advanced

L'augmentation exponentielle de la demande de chercheurs qualifiés possédant une bonne connaissance des langages de programmation est en augmentation. Python est l'une des meilleures langues de programmation de données scientifiques. En plus d'être facile à apprendre et à mettre en œuvre, il a un large éventail d'applications dans le développement du web et du jeu. Ce cours vous enseigne les concepts de programmation en Python et comment ils peuvent être appliqués pour manipuler et analyser les données. Il commence par vous présenter l'environnement de Jupyter Notebook où vous rédigerez votre code. Vous apprendrez à utiliser des cellules de démarque pour ajouter des images, du texte et des liens à votre code. Vous en apprendrez davantage sur les variables, l'indentation et comment commenter votre code pour les autres programmeurs à comprendre. En outre, le cours vous montre comment utiliser différents types de données en Python, tels que des listes, des dictionnaires, des ensembles et des tuples, ainsi que la façon d'utiliser les opérateurs.

Ensuite, le matériau explore les différentes instructions de prise de décision en Python, telles que les "if instructions", "else instructions", les "else-if instructions" ainsi que les "for boucles" et les "while boucles". Les fonctions sont un excellent moyen de gagner du temps et des efforts lors de l'écriture de programmes informatiques car elles sont un ensemble d'instructions qui peuvent être utilisées à plusieurs reprises pour effectuer une tâche spécifique lorsqu'elles sont appelées. Dans ce cours, vous allez créer une fonction qui convertit l'échelle de température de Celsius en Fahrenheit, puis l'appelle à l'exécution. Les apprenants acquièrent une compréhension de la différence entre la fonction d'impression et les instructions de retour, ainsi que le mot clé AWS Lambda et sa syntaxe. Ce cours de Python gratuit vous a également enseigné comment itérer et utiliser le concept d'imbrication pour accéder à d'autres fonctions et variables. Vous en apprendrez davantage sur la double indexation et sur la manière de sélectionner un élément spécifique dans une liste ou un dictionnaire.

Les bibliothèques Python jouent un rôle important dans la science des données car elles aident à éliminer la nécessité d'écrire des programmes à partir de zéro. La dernière partie se concentre sur deux bibliothèques Python-NumPy et Pandas-qui facilitent le tri, la manipulation et l'analyse d'un ensemble de données. Le matériel vous montre comment créer et façonner un tableau à l'aide de NumPy et comment sélectionner des éléments à partir d'un ensemble de données à l'aide des techniques d'indexation NumPy et de découpage. Les diverses fonctions de NumPy qui servent à des fins différentes seront examinées. Ensuite, l'accent est mis sur les Pandas, où vous acquerez une compréhension approfondie de la façon de concevoir et d'examiner les données brutes. Ce cours est votre tremplin vers une carrière en science des données, car il vous guide à travers les bases de l'application de Python à la science des données.