Introduction à la Science des Données avec Python

Détails du Cours

Aperäu du Cours

Ce cours d'introduction à la science des données avec Python est conäu pour les débutants complets ainsi que pour ceux qui ont une certaine expérience en programmation mais qui souhaitent se spécialiser dans l'analyse de données. Vous apprendrez les bases de Python, les bibliothèques essentielles comme NumPy, Pandas et Matplotlib, et les techniques d'analyse et de visualisation de données. Le cours met l'accent sur l'application pratique des concepts, avec de nombreux exercices et projets pour vous aider à développer vos compétences.

Ce que vous apprendrez

• Les bases de la programmation en Python.
• L'utilisation de NumPy pour le calcul numérique.
• L'utilisation de Pandas pour la manipulation et l'analyse de données.
• La création de visualisations de données avec Matplotlib et Seaborn.
• Les techniques d'analyse statistique de base.
• La mise en œuvre de modèles de machine learning simples.
• La préparation et le nettoyage des données.
• La communication des résultats d'analyse de données.

À qui s'adresse ce cours ?

Ce cours est idéal pour :

• Les étudiants qui souhaitent explorer le domaine de la science des données.
• Les professionnels qui cherchent à améliorer leurs compétences en analyse de données.
• Les entrepreneurs qui veulent utiliser les données pour prendre des décisions éclairées.
• Toute personne intéressée par l'apprentissage de Python et de la science des données.

Programme Détaillé

• Module 1 : Introduction à Python
  • Installation de Python et de l'environnement de développement (Anaconda).
  • Syntaxe de base de Python : variables, types de données, opérateurs.
  • Structures de contrôle : boucles, conditions.
  • Fonctions et modules.
• Module 2 : NumPy – Calcul Numérique
  • Introduction à NumPy et aux tableaux NumPy.
  • Opérations mathématiques avec NumPy.
  • Indexation et découpage des tableaux.
  • Fonctions universelles NumPy.
• Module 3 : Pandas – Analyse de Données
  • Introduction à Pandas et aux DataFrames.
  • Lecture et écriture de données avec Pandas (CSV, Excel).
  • Manipulation de DataFrames : sélection, filtrage, tri.
  • Nettoyage des données : gestion des valeurs manquantes, suppression des doublons.
• Module 4 : Visualisation de Données avec Matplotlib et Seaborn
  • Introduction à Matplotlib et Seaborn.
  • Création de graphiques de base : histogrammes, nuages de points, diagrammes en barres.
  • Personnalisation des graphiques : titres, étiquettes, couleurs.
  • Création de graphiques avancés : boîtes à moustaches, cartes thermiques.
• Module 5 : Analyse Statistique de Base
  • Statistiques descriptives : moyenne, médiane, écart-type.
  • Distributions de probabilité.
  • Tests d'hypothèses.
  • Analyse de corrélation.
• Module 6 : Introduction au Machine Learning
  • Concepts de base du machine learning : apprentissage supervisé, apprentissage non supervisé.
  • Modèles de classification : régression logistique, arbres de décision.
  • Modèles de régression : régression linéaire.
  • Évaluation des modèles.
• Module 7 : Projet Pratique
  • Analyse d'un jeu de données réel (par exemple, données de vente, données de recensement).
  • Application des techniques apprises dans les modules précédents.
  • Présentation des résultats et des conclusions.

Votre Instructeur

Dr. Pierre Girard

Dr. Pierre Girard est un expert en science des données avec plus de 10 ans d'expérience dans l'analyse de données et le machine learning. Il a obtenu son doctorat en informatique de l'Université de Lyon et a travaillé sur de nombreux projets dans des domaines variés tels que la finance, la santé et le commerce électronique. Passionné par l'enseignement, il aime partager ses connaissances et aider les autres à découvrir le potentiel de la science des données. Il est également l'auteur de plusieurs articles de recherche et conférencier lors de conférences internationales.