Description
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Après ce cours, l'étudiant aura une vue d'ensemble du langage de programmation Python, pour maîtriser Python, l'étudiant aura besoin de plus de pratique et d'une formation plus spécifique dans certains domaines, mais avec ce cours, l'étudiant sera familier avec la plupart des éléments de l'environnement Python.

Nous commençons par expliquer comment installer et configurer l'environnement Python, puis comment définir les variables, les boucles, les nombres et les fonctions, puis nous passons en revue les bases de Numpy, qui est un paquet critique pour les mathématiques en Python, puis nous expliquons les éléments fondamentaux de la bibliothèque standard Python tels que l'extraction de données du Web, le stockage de données persistantes, le travail avec des nombres décimaux et la création d'applications visuelles.

Et parce que Python est le langage de programmation statistique et d'apprentissage machine le plus utilisé, nous passons en revue les paquets de données en Python : Pandas (traitement de données), Scikit-learn (apprentissage machine), et Statsmodels (statistiques) L'idée de cette partie est d'introduire les bases derrière ces paquets.

A la fin du cours, l'étudiant devrait en être capable :


Coder ses propres programmes Python.
Définir et utiliser des classes
Utiliser les structures de données
Travailler avec des dates, des chaînes de caractères, des tableaux Numpy, des nombres.
Ecrire et lire des fichiers en Python
Exploiter les éléments de la bibliothèque standard
Comprendre les bases derrière les modèles Pandas, Scikit-learn et Statsmodels.
Charger les données via Pandas, les prétraiter et les modéliser à l'aide de Scikit-learn et Statsmodels.
Vous y trouverez de nombreux exercices et quizz !

Nous essayons de garder ce cours aussi à jour que possible, et l'étudiant est le bienvenu pour formuler des questions, car nous essayons d'y répondre rapidement.

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