Bases de Python : variables, types, opérateurs et votre premier script
Démarrez Python à partir de zéro : affectez des variables, connaissez les quatre types fondamentaux (int, float, str, bool), utilisez les opérateurs arithmétiques, de…
Les fondamentaux de Python pour la science des données
Python pour l’analyse de données, de A à Z — les types et structures de données de base, les listes en compréhension, les data frames pandas, les tableaux NumPy, la lecture et l’écriture de fichiers et de JSON, et la transformation d’un notebook en rapport reproductible. Chaque recette s’exécute et affiche sa vraie sortie.
La moitié Python de la boîte à outils — le même travail de science des données que vous faites en R, dans le langage qui domine le machine learning et les pipelines de production. Commencez par les types et structures de données de base, apprenez l’idiome de la compréhension qui remplace la plupart des boucles, puis passez aux deux bibliothèques sur lesquelles toute analyse s’appuie : pandas pour les data frames et NumPy pour les tableaux numériques. Chaque recette s’exécute et affiche sa vraie sortie, vous pouvez donc copier n’importe quel bloc et l’exécuter vous-même.
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