But
Se familiariser avec le concept de Data Science et de Data Scientist
Reprendre en quelques cours les éléments les plus importants de l'éco-système Python pour le data scientist
Nous reprendrons successivement les concepts suivants :
- Python, un survol
- Les listes, les tuples, les dictionnaires
- Python orienté-objet
- Les Jupyter Notebooks
- Calcul scientifique avec numpy
- Boîte à outil du Data Scientist
- Analyse de données avec pandas
- La visualisation avec Seaborn
- L'ACP, les k plus proches voisins
- Apprentissage avec Scikit Learn
Supports de Cours et de TP
Vous trouverez sur ce site l'ensemble des documents du cours de Data Science Il est nécessaire d'avoir un bon niveau en programmation. Tous les TP et TP seront données sous forme de Jupyter Notebook. Veillez à l'installer sur votre poste
| Numéro | Titre | Lien |
|---|---|---|
| 01 | Résumé de Python et son éco-système | Un survol de python |
| 02 | Mon premier Notebook | Python et ses Notebooks |
| 03 | Intro a la Data Science | une intro |
| 04 | Initiation à numpy | numpy |
| 04 | Introduction aux DataFrame | les Series |
| 05 | Fichier de données | indicateurs-territoires.csv |
| 06 | Pandas et les DataFrame | DataFrame |
| 07 | Fichier de données | référenriel gares |
| 07 | Synthèse le Titanic | le Titanic |
| 08 | le manifeste du Titanic | manifeste |
| 09 | Premiers pas en visualisation | spotify |
| 10 | Les données de Spotify | top 10 (2010 à 2019) |