Introduction
Bienvenue dans la section Science des données en Python sur Datonovia. Cette collection de tutoriels est conçue pour vous permettre d’acquérir des compétences pratiques en matière d’analyse de données, de visualisation et d’apprentissage automatique à l’aide de Python. Que vous soyez débutant ou que vous cherchiez à affiner votre flux de travail en science des données, vous trouverez des informations précieuses sur la manière de traiter les données avec Pandas, de les visualiser avec Matplotlib et Seaborn, et de construire des modèles prédictifs avec Scikit-Learn.
Ce que vous apprendrez
Manipulation de données avec Pandas:
Apprenez à importer, nettoyer et manipuler efficacement les données à l’aide de Pandas. Ce tutoriel vise à transformer des données brutes en un format structuré prêt pour l’analyse.Visualisation de données avec Matplotlib:
Découvrez comment créer divers diagrammes et graphiques avec Matplotlib, ce qui vous permettra de visualiser efficacement les tendances et les modèles dans vos données.Visualisation des données avec Seaborn:
Explorer les techniques de visualisation avancées avec Seaborn pour produire des graphiques riches en statistiques et visuellement attrayants pour une meilleure compréhension.Machine Learning with Scikit-Learn:
Construire et évaluer des modèles simples d’apprentissage automatique avec Scikit-Learn, du prétraitement des données à l’évaluation des modèles, dans le cadre d’un flux de travail pratique de science des données.
Conclusion
Plongez dans chaque tutoriel pour construire un flux de travail complet en science des données avec Python. Au fur et à mesure de votre progression, vous apprendrez à traiter, visualiser et modéliser efficacement les données afin d’en tirer des informations exploitables et de favoriser la prise de décision.
Bon codage et bon voyage dans la science des données en Python !!
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Réutilisation
Citation
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author = {Kassambara, Alboukadel},
title = {Science des données en Python},
date = {2024-02-07},
url = {https://www.datanovia.com/fr/learn/programming/python/data-science/index.html},
langid = {fr}
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