• Utiliser les bibliothèques scientifiques de Python, notamment NumPy, Pandas, et Matplotlib
• Transformer une colonne à l’aide de Pandas pour manipuler les données. Utilisez le DataFrame Sorter pour trier et normaliser une colonne numérique
• Analyser des données du monde réel
• Utiliser Pandas pour lire un jeu de données ou un DataFrame pour l’exploration. Choisissez une colonne ou une ligne pour trier le DataFrame
• Utiliser NumPy pour effectuer des analyses statistiques sur vos données (effectuer des comparaisons, sélectionner des éléments, remplacer des valeurs, etc.)
• Dessiner, adapter et analyser des courbes basées sur des exemples concrets
• Maîtriser des tableaux NumPy (lire un jeu de données, extraire une valeur, extraire un vecteur, extraire une matrice…)
• Réindexer un DataFrame
• Apprenez à utiliser différents frameworks en Python pour résoudre des problèmes du monde réel à l’aide du Machine Learning et de l’intelligence artificielle
• Faire des prédictions à l’aide de la régression linéaire, de la régression polynomiale et de la régression multivariée
• Apprenez les bases de la théorie du Machine Learning
• Apprenez à utiliser le Machine Learning en Python

Python est reconnu comme l’un des meilleurs langages de programmation pour sa flexibilité. Il fonctionne dans presque tous les domaines, du développement Web au développement d’applications financières. Cependant, ce n’est un secret pour personne que la meilleure application de Python est dans les tâches de data science, d’analyse de données et de Machine Learning.

Bien que Python facilite l’utilisation du Machine Learning et de l’analyse de données, il sera toujours assez frustrant pour quelqu’un qui n’a aucune connaissance du fonctionnement de l’apprentissage automatique.

Si vous avez envie d’apprendre l’analyse de données et le Machine Learning avec Python, ce cours est fait pour vous. Ce cours vous aidera à apprendre à créer des programmes qui acceptent la saisie de données et automatisent l’extraction de fonctionnalités, simplifiant ainsi les tâches du monde réel pour les humains.

Il existe des centaines de ressources d’apprentissage automatique disponibles sur Internet. Cependant, vous risquez d’apprendre des leçons inutiles si vous ne filtrez pas ce que vous apprenez. Lors de la création de ce cours, nous avons tout filtré pour isoler les bases essentielles dont vous aurez besoin dans votre parcours d’apprentissage en profondeur.

C’est un cours de base qui convient aussi bien aux débutants qu’aux experts. Si vous êtes à la recherche d’un cours qui commence par les bases et passe aux sujets avancés, c’est le meilleur cours pour vous.

Il enseigne uniquement ce dont vous avez besoin pour vous lancer dans l’apprentissage automatique et l’analyse de données sans fioritures. Bien que cela aide à garder le cours assez concis, il s’agit de tout ce dont vous avez besoin pour commencer avec le sujet.

Who this course is for:

• Débutants en programmation qui souhaitent étudier toutes les bibliothèques scientifiques en Python de bout en bout (Numpy, Pandas, etc.)
• Chercheurs intéressés par les bibliothèques Python pour la science des données
• Les aspirants data scientists qui veulent élargir leurs connaissances
• Les personnes qui veulent apprendre à analyser et à visualiser des données
• Programmeurs qui cherchent à ajouter le Machine Learning à leurs compétences
• Mathématiciens professionnels désireux d’apprendre à analyser des données par programmation
• Tout passionné de programmation Python souhaitant ajouter des compétences en Machine Learning à son portefeuille