Pandas: Cours Accéléré Pour Débutant
Dernière mise à jour : 10/2022
MP4 | Video: h264, 1280x720 | Audio: AAC, 44.1 KHz
Language: Français | Size: 486.83 MB | Duration: 1h 21m
Dernière mise à jour : 10/2022
MP4 | Video: h264, 1280x720 | Audio: AAC, 44.1 KHz
Language: Français | Size: 486.83 MB | Duration: 1h 21m
Apprenez le traitement de données avec Pandas en moins de deux heures
What you'll learn
La librairie Pandas
La création de DataFrame Pandas
La manipulation de DataFrame Pandas
Opérations arithmétiques et calculs de statistique
Requirements
Connaissances basiques en programmation
Connaissances basiques de NumPy
Description
Dans ce cours accéléré, nous allons aborder les fondamentaux de la librairie Pandas. Ce cours a pour objectif d'aller droit au but tout en étant rigoureux et simple à comprendre. À la fin de ce cours, divers exercices liés au marché boursier sont proposés et résolus. J'ai la conviction qu'un langage de programmation (ou une librairie) s'apprend par la pratique et ce cours a pour objectif de vous donner les bases nécessaires afin de vous lancer pour qu'ensuite, vous puissiez améliorer vos acquis par la pratique. À l'issue de ce cours, le participant aura la possibilité d'utiliser la librairie Pandas dans le but de résoudre de réels problèmes. Ce cours a également pour objectif d'être un tremplin vers des cours plus avancés et spécifiques dans le domaine de la science des données. Concepts abordés : La création de DataFrame Pandas.La manipulation de DataFrame Pandas. Les Séries Pandas. La sauvegarde et le chargement de DataFrame Pandas. La manipulation de données textuelles. La manipulation de dates. Les opérations Merge et GroupBy. Un exercice pratique corrigé : analyse des actions de cinq sociétés technologiques américaines de premier plan (FAANG: Meta, Apple, Amazon, Netflix, Google). N'attendez plus avant de vous lancer dans le monde de la science des données!
Who this course is for:
À ceux qui sont intéressés par la science des données et le machine learning,À ceux qui veulent améliorer leurs connaissances en Python,À ceux qui veulent améliorer les performances de leur code Python