Apprendre à coder le langage Python
Des cours et des exercices pour devenir Data Scientist
Les bases de Python
Pour acquérir des compétences solides sur le langage informatique Python. Idéal pour les développeurs et programmeurs débutants. Un apprentissage pour automatiser, coder, programmation orientée objet (POO). En lire plus.
L’environnement Python
Pour maîtriser les environnements différents de Python : PyCharm de Jetbrain (IDE), Anaconda (open source). Construisez et développez des projets avancés.
Intégration de données
Pour data analyst / data engineer : Apprenez la collecte des données avec Pandas, la connexion aux API, bases de données Mysql ou encore le web Scraping avec le framework Scrapy.
Traitement des données (Data Science)
Pour nettoyer, filtrer et fusionner les données avec les bibliothèques Pandas et Numpy, dédiées à la data science. Utilisez des scripts pour programmer.
Statistique et analyse de données
Pour le codage et la création de modèles statistiques avancés : Coefficients de corrélation, régressions linéaires (avec SciPy), nuages de points, séries chronologiques.
Librairies de visualisation
Pour apprendre à visualiser les données traitées : histogrammes, courbes, secteurs, nuages de points… Avec les nombreuses bibliothèques Python et interfaces : Matplotlib (code simple et intuitif), Seaborn, Bokeh ou encore Geoplotlib.