Python pour la science des données : des bases aux avancées

La demande de data scientists qualifiés possédant une solide connaissance des langages de programmation augmente de façon exponentielle. Python est l'un des meilleurs langages de programmation en science des données. En plus d'être facile à apprendre et à mettre en œuvre, il propose un large éventail d'applications dans le développement de sites Web et de jeux. Ce cours vous enseigne les concepts de programmation en Python et la manière dont ils peuvent être appliqués pour manipuler et analyser des données. Il commence par vous présenter l'environnement Jupyter Notebook dans lequel vous allez écrire votre code. Ensuite, vous apprendrez à utiliser des cellules de démarquage pour ajouter des images, du texte et des liens à votre code. Vous découvrirez les variables, l'indentation et comment commenter votre code pour que les autres programmeurs puissent le comprendre. En outre, le cours vous montre comment travailler avec différents types de données en Python, tels que des listes, des dictionnaires, des ensembles et des tuples, ainsi que comment utiliser

Ensuite, le matériel explore les différentes instructions de prise de décision en Python, telles que les « instructions if », les « instructions else », les « instructions else-if » ainsi que les « boucles for » et les « boucles while ». Les fonctions constituent un excellent moyen d'économiser du temps et des efforts lors de l'écriture de programmes informatiques, car il s'agit d'un ensemble d'instructions qui peuvent être utilisées à plusieurs reprises pour effectuer une tâche spécifique lorsqu'elles sont sollicitées. Dans ce cours, vous allez créer une fonction qui convertit l'échelle de température de Celsius en Fahrenheit, puis la lancer pour exécution. Les apprenants comprendront la différence entre la fonction d'impression et les instructions de retour, ainsi que le mot clé AWS Lambda et sa syntaxe. Ce cours Python gratuit vous a également appris à itérer et à 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 permettent d'éliminer le besoin d'écrire des programmes à partir de zéro. La dernière partie se concentre sur deux bibliothèques Python clés, 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 dans un ensemble de données à l'aide des techniques d'indexation et de découpage NumPy. Les différentes fonctions de NumPy qui répondent à des objectifs différents seront passées en revue. Ensuite, vous vous concentrerez sur Pandas, où vous acquerrez une compréhension approfondie de la manière de concevoir et d'examiner des données brutes. Ce cours est votre tremplin vers une carrière en science des données, car il vous explique les bases de l'application de Python à la science des données.