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Python A-Z™: Maîtriser Les Bases De Datascience En 90 Min !

Posted By: Sigha
Python A-Z™: Maîtriser Les Bases De Datascience En 90 Min !

Python A-Z™: Maîtriser Les Bases De Datascience En 90 Min !
MP4 | Video: h264, 1280x720 | Audio: AAC, 44.1 KHz
Language: Français | Size: 631.84 MB | Duration: 1h 25m

Maîtriser les bases de la Data Science avec Python

What you'll learn
Maitriser les bases de python
Se familiariser avec les notions de boucles, conditions,fonctions, classes et objets
maîtriser la lecture et écriture dans des fichiers
Utiliser et mettre en oeuvre les librairies python indispensables dans la data science
Requirements
Avoir un ordinateur ( sous n'importe quel système d'exploitation)
Description
Si vous êtes débutant et vous vous intéressez à la data science et aux programmations avec le langage python avec les bonnes pratiques, ce cours est fait sur mesure pour vous  !Le but de ce cours est d'apprendre les bases et maîtriser les outils de programmation Python pour la Data science.Le cours englobe de manière condensée, les notions indispensables pour démarrer le plus tôt possible vos projets et expérience de Data Science.Nous allons parcourir tous les outils et fonctionnalité de Python  indispensable pour mener bien des projets Data.Nous allons découvrir également les bibliothèques indispensables dans le domaine e de la Data science et de comprendre leurs utilités  en traitant des cas réels.Nous allons utiliser des environnements de développement de tendance pour partir sur des bonnes bases et suivre l'évolution du marché.

Overview

Section 1: Introduction

Lecture 1 Installation Environnement de travail

Lecture 2 Introduction

Section 2: Python : les bases

Lecture 3 Premier programme

Lecture 4 Les types de données

Lecture 5 Expressions et variables

Section 3: Structures de données

Lecture 6 Listes et Tuples

Lecture 7 Les dictionnaires

Section 4: Boucles et conditions

Lecture 8 Les conditions

Lecture 9 Boucles For et While

Section 5: Niveau intermédiaire : fonctions, objets et classes

Lecture 10 Les fonctions

Lecture 11 Les classes et objets

Section 6: Edition Fichiers

Lecture 12 Lecture et écriture dans un fichier

Section 7: Librairies indispensables

Lecture 13 Pandas

Lecture 14 Numpy

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