Ce cours traite du langage de programmation Python. Tous les concepts clés et basiques y sont détaillés et expliqués à l'aide d'exemples concrets.Si vous souhaitez vous initier à la Data Science et à la manipulation de data en apprenant pour cela les bases de Python, ce cours est fait pour vous !Ce cours est constitué des points théoriques nécessaires pour commencer à stocker et manipuler de la data depuis des datasets (jeux de données). Toutes les syntaxes de base de Python y sont présentes, mis en scène autour du domaine de la Data Science.Ce cours est également rempli d'exercices, de défis, de projets et d'opportunités pour que vous puissiez pratiquer directement ce que vous apprenez. Appliquez ce que vous apprenez à l'aide de datasets adaptés à chaque étape de votre apprentissage.Ce cours en quelques chiffres :7 heures de vidéos
14 chapitres théoriques avec de nombreux training
2 challenges pour valider vos acquis
2 projets complets pour commencer un portfolio sur github
10 datasets divers et variés à explorerPourquoi apprendre Python?Constamment classé une des compétences les plus demandées par les employeurs, Python est un moyen fantastique de stimuler votre développement professionnel que ce soit du côté data scientist, data analyst ou même développeur.Pourquoi ce cours est différent ?Ce ne sera pas un cours où vous allez regarder mon code pendant des heures. C'est un parcours où l'on pratique, on met les mains dans le code et on manipule soi même pendant des heures de la data. Mon but c'est surtout de vous donner l'envie d'investiguer à fond des datasets.Une fois ce cours terminé, vous pourrez interagir avec n'importe quel fichier csv, déceler des tendances sur tout sujet qui vous intéresse :)Alors, faisons ça ! Inscrivez-vous aujourd'hui et commencez à apprendre les bases de Python avec des exemples concrets de Data Science !
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Different dates availableEnrolment now open
About this course
Maîtriser les bases de Python
Ouvrir et lire des fichiers dans des listes
Créer des boucles pour parcourir chaque élément d'un dataset
Récupérer et filtrer les éléments qui vous intéressent à l'aide du slicing et des opérateurs booléens
Utiliser des dictionnaires pour compter des éléments dans un dataset
Créer des fonctions et automatiser nos recherches
Utiliser modules et classes en python
Simplifier le code à l'aide de la compréhension de liste
Travailler avec les expressions régulières pour extraire tout type de mots / textes bien ciblés dans un dataset
Travailler avec les dates pour analyser les tendances par mois ou année
Traiter des cas concrets issus du monde réel sur des projets
De façon générale, déceler des tendances en explorant et analysant un dataset
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Descendre sur la page et cliquer sur le bouton Install the Notebook
Cela vous dirige vers la documentation installation documentation.
Aller sur la page d'installation d'Anaconda et cliquer sur le bouton d'installation correspondant à votre système (Windows, Mac ou Linux) en choisissant Python > 3.6.
Suivre les instructions pour l'installer sur votre système, assez similaire à l'installation de n'importe quel logiciel.
Une fois Anaconda installé, on lance Jupyter Notebook depuis le terminal (Linux ou Mac) ou la console (Windows) ou encore depuis la Anaconda Command Prompt comme je vous montre dans la vidéo suivante.
Dans la commande, taper jupyter notebook
Autre solution: ouvrir le logiciel Anaconda Navigator (depuis une recherche rapide sur votre machine) puis sélectionner le logiciel Jupyter Notebook
Une question? Poster la sur le Q&R :)1.2 Présentation Jupyter Notebook1.3 Contenu à télécharger pour la formation
Introduction
3 lectures05:271.1 Installation Python + Jupyter NotebookGuide d'installation Python + Jupyter Notebook (Anaconda)
Aller sur Jupyter Website (jupyter.org)
Descendre sur la page et cliquer sur le bouton Install the Notebook
Cela vous dirige vers la documentation installation documentation.
Aller sur la page d'installation d'Anaconda et cliquer sur le bouton d'installation correspondant à votre système (Windows, Mac ou Linux) en choisissant Python > 3.6.
Suivre les instructions pour l'installer sur votre système, assez similaire à l'installation de n'importe quel logiciel.
Une fois Anaconda installé, on lance Jupyter Notebook depuis le terminal (Linux ou Mac) ou la console (Windows) ou encore depuis la Anaconda Command Prompt comme je vous montre dans la vidéo suivante.
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1.2 Présentation Jupyter Notebook1.2 Présentation Jupyter Notebook1.2 Présentation Jupyter Notebook1.2 Présentation Jupyter Notebook1.3 Contenu à télécharger pour la formation1.3 Contenu à télécharger pour la formation1.3 Contenu à télécharger pour la formation1.3 Contenu à télécharger pour la formation
Python : les bases
7 lectures37:452.1 Les variables : Créer et afficher une variable2.2 Les variables : Types de donnée2.3 Opérations avec des variables2.4 Création d'une liste2.5 Récupérer une valeur dans une liste2.6 Retourner la longueur d'une liste2.7 Récupérer un morceau de liste (slicing)
Python : les bases
7 lectures37:452.1 Les variables : Créer et afficher une variable2.2 Les variables : Types de donnée2.3 Opérations avec des variables2.4 Création d'une liste2.5 Récupérer une valeur dans une liste2.6 Retourner la longueur d'une liste2.7 Récupérer un morceau de liste (slicing)2.1 Les variables : Créer et afficher une variable2.1 Les variables : Créer et afficher une variable2.1 Les variables : Créer et afficher une variable2.1 Les variables : Créer et afficher une variable2.2 Les variables : Types de donnée2.2 Les variables : Types de donnée2.2 Les variables : Types de donnée2.2 Les variables : Types de donnée2.3 Opérations avec des variables2.3 Opérations avec des variables2.3 Opérations avec des variables2.3 Opérations avec des variables2.4 Création d'une liste2.4 Création d'une liste2.4 Création d'une liste2.4 Création d'une liste2.5 Récupérer une valeur dans une liste2.5 Récupérer une valeur dans une liste2.5 Récupérer une valeur dans une liste2.5 Récupérer une valeur dans une liste2.6 Retourner la longueur d'une liste2.6 Retourner la longueur d'une liste2.6 Retourner la longueur d'une liste2.6 Retourner la longueur d'une liste2.7 Récupérer un morceau de liste (slicing)2.7 Récupérer un morceau de liste (slicing)2.7 Récupérer un morceau de liste (slicing)2.7 Récupérer un morceau de liste (slicing)
Fichiers & Boucles
7 lectures37:403.1 Objectifs3.2 Ouvrir et lire un fichier3.3 Séparation des éléments3.4 Les Boucles FOR3.5 Liste de listes3.6 Récupérer et afficher des éléments d'une liste de listes3.7 Challenge
Fichiers & Boucles.
7 lectures37:403.1 Objectifs3...
Additional information
Aucun pré-requis, seulement un ordinateur (Mac, Windows ou Linux) et une connexion!