Utiliser les bibliothèques scientifiques de Python, notamment NumPy, Pandas, et Matplotlib
Utiliser NumPy pour effectuer des analyses statistiques sur vos données (effectuer des comparaisons, sélectionner des éléments, remplacer des valeurs, etc.)
Transformer une colonne à l’aide de Pandas pour manipuler les données. Utilisez le DataFrame Sorter pour trier et normaliser une colonne numérique.
Dessiner, adapter et analyser des courbes basées sur des exemples concrets
Analyser des données du monde réel
Maîtriser des tableaux NumPy (lire un jeu de données, extraire une valeur, extraire un vecteur, extraire une matrice…)
Utiliser Pandas pour lire un jeu de données ou un DataFrame pour l’exploration. Choisissez une colonne ou une ligne pour trier le DataFrame
Réindexer un DataFrame
Dans le marché du travail concurrentiel actuel, les data scientists sont tellement demandés qu’ils sont difficiles à garder. En effet, les personnes ayant une formation scientifique, informatique ainsi que des capacités analytiques sont difficiles à trouver.
Comme les “quants” de Wall Street dans les années 1980 et 1990, les data scientists d’aujourd’hui sont censés avoir des compétences similaires. Les personnes ayant une formation en physique et en mathématiques ont afflué vers les banques d’investissement et les fonds spéculatifs à cette époque parce qu’elles pouvaient proposer de nouveaux algorithmes et méthodes de données.
Ceci dit, la science des données est en train de devenir l’une des professions les mieux demandées du XXIe siècle. C’est un siècle ou beaucoup de choses sont informatisées, axées sur la programmation et de nature analytique. Par conséquent, il n’est pas surprenant que le besoin de spécialistes des données ait augmenté sur le marché de l’emploi au cours des dernières années.
L’offre, en revanche, est assez restreinte. Il est difficile d’acquérir les connaissances et les capacités requises pour travailler en tant que data scientist.
De nombreuses ressources pour apprendre Python sont disponibles en ligne. Pour cette raison, les étudiants sont souvent dépassés par la courbe d’apprentissage élevée de Python.
C’est pourquoi ce cours a été adapté pour vous que vous réussissiez ! L’instruction étape par étape est la marque de fabrique de ce cours. Tout au long de chaque leçon, nous continuons à construire sur ce que nous avons appris précédemment. Notre objectif est de vous doter de tous les outils et compétences dont vous avez besoin pour maîtriser Python, Numpy, Pandas & Matplotlib.
Vous repartirez de chaque vidéo avec une nouvelle idée que vous pourrez mettre en pratique immédiatement !
Tous les niveaux de compétence sont les bienvenus dans ce cours, et même si vous n’avez aucune expérience préalable en programmation ou en statistiques, vous serez en mesure de réussir !
