Description du cours
Python est devenu un langage de programmation très populaire, en particulier pour la science des données. Sa simplicité de codage et ses concepts faciles à utiliser en font le langage de prédilection pour les programmeurs, ainsi que pour les non-programmeurs comme les scientifiques des données. Au cours des premières années, Python était principalement utilisé pour les scripts système et les projets à petite échelle. Cependant, il a rapidement gagné en popularité parmi les développeurs en raison de sa simplicité, de sa lisibilité et de sa polyvalence. À la fin des années 1990 et au début des années 2000, Python a été utilisé pour un large éventail d'applications, notamment le calcul scientifique, le développement Web et le développement de jeux.
Dans ce cours intitulé « Python pour la science des données », vous découvrirez les principes fondamentaux de Python et les compétences de base en programmation nécessaires pour l'utiliser pour la science des données. Ces compétences fondamentales vous permettront de travailler avec des ensembles de données de toute taille. Vous allez écrire du code en un rien de temps et profiter des nombreuses fonctionnalités et outils fournis avec l'installation de Python.
Objectifs de formation:
- Reconnaître les différentes fonctionnalités de Python
- Expliquer comment utiliser les données en Python
- Identifier les différentes bibliothèques à utiliser avec Python
Ce que vous allez apprendre
- Reconnaître les différentes caractéristiques de Python et pourquoi il est devenu un langage de programmation populaire
- Expliquer comment utiliser les données dans Python grâce aux variables, types de données, opérateurs, conditions, boucles et fonctions
- Appliquer les structures de données de base de Python, y compris les listes, les dictionnaires, les tuples, ainsi que les classes et les objets
- Identifier et utiliser les bibliothèques Python telles que NumPy et Pandas pour les travaux de science des données
- Configurer l'environnement Python en téléchargeant et en installant des outils tels que IDLE, PyCharm, Anaconda et Jupyter
- Travailler avec les chaînes de caractères, le module Math, les requêtes (requests), les fichiers, ainsi que les processus et variables de ligne de commande
Points clés à retenir
- Python est un langage de programmation populaire pour la science des données en raison de sa simplicité, de sa lisibilité et de sa polyvalence.
- Le cours enseigne les principes fondamentaux de Python et les compétences de base en programmation nécessaires pour l'utiliser en data science.
- Ces compétences fondamentales vous permettent de travailler avec des ensembles de données (datasets) de n'importe quelle taille.
- Le cours couvre les bibliothèques Python, notamment NumPy et Pandas, pour les tâches de science des données.
- Les apprenants installent Python et explorent les fonctionnalités et les outils fournis avec l'installation de Python, tels que IDLE, PyCharm, Anaconda et Jupyter.
Foire aux questions
À qui s'adresse ce cours ?
Ce cours pour débutants en Python pour la Data Science est adapté aux programmeurs ainsi qu'aux non-programmeurs, tels que les data scientists, qui souhaitent acquérir les bases de Python et les compétences de programmation nécessaires pour l'utiliser en science des données.
Que vais-je apprendre dans ce cours ?
Vous découvrirez les principes fondamentaux de Python, reconnaîtrez ses différentes fonctionnalités, apprendrez à utiliser les données dans Python et identifierez les différentes bibliothèques à utiliser avec Python, y compris NumPy et Pandas.
Ai-je besoin d'une expérience préalable en programmation ?
Non. Il s'agit d'un cours pour débutants couvrant les principes fondamentaux de Python, et il est décrit comme adapté aux non-programmeurs comme les data scientists, ainsi qu'aux programmeurs.
Quels sujets et outils le cours couvre-t-il ?
Le cours couvre l'histoire et la popularité de Python, le téléchargement et l'installation de Python, des outils tels que IDLE, PyCharm, Anaconda et Jupyter, les variables, les types de données, les méthodes de chaîne de caractères, les opérateurs, les conditions, les boucles, les fonctions, les listes, les dictionnaires, les tuples, les classes et les objets, les requêtes (requests), le module Math, NumPy, Pandas, les processus de ligne de commande et les fichiers.
Quelles compétences vais-je acquérir grâce à ce cours ?
Vous acquerrez des compétences en culture des données (Data Literacy), en langage de manipulation de données (DML), en science des données (Data Science), en Pandas, en Python et en Scikit-Learn.
