Data Analysis Foundations with Python (True FREE) PDF 2024.
English | 2024 | ASIN: B0CJBJGDM1 | 551 pages| True EPUB | 2.7 MB
Plongez dans l’analyse de données avec Python, en commençant par les bases jusqu’aux techniques avancées. Ce cours couvre la programmation Python, la manipulation de données avec Pandas, la visualisation de données, l’analyse de données exploratoires et l’apprentissage automatique.
Principales caractéristiques
Des bases Python aux techniques avancées d’analyse de données.
Appliquez vos compétences à des scénarios pratiques à travers des études de cas du monde réel.
Projets détaillés et quiz pour aider à acquérir les compétences nécessaires.
Description du livre
Lancez-vous dans un voyage complet à travers l’analyse des données avec Python. Commencez par une introduction à l’analyse de données et à Python, en établissant une base solide avant de vous plonger dans les bases de la programmation Python. Apprenez à configurer votre environnement d’analyse de données, en vous assurant d’avoir les outils et les bibliothèques nécessaires à portée de main. Au fur et à mesure de votre progression, maîtrisez NumPy pour les opérations numériques et Pandas pour la manipulation des données, maîtrisant les compétences nécessaires pour gérer et transformer efficacement les données.
Passez à la visualisation des données avec Matplotlib et Seaborn, où vous créerez des visualisations perspicaces pour découvrir les modèles et les tendances. Comprendre les principes de base de l’analyse exploratoire des données (EDA) et du prétraitement des données, préparer vos données pour une analyse robuste. Explorez la théorie des probabilités et les tests d’hypothèses pour tirer des conclusions fondées sur des données et découvrez les principes fondamentaux de l’apprentissage automatique. Plongez dans les techniques d’apprentissage supervisées et non supervisées, jetant les bases de la modélisation prédictive.
Pour consolider vos connaissances, engagez-vous dans deux études de cas pratiques : l’analyse des données de vente et l’analyse des sentiments sur les médias sociaux. Ces applications réelles démontreront les meilleures pratiques et fourniront de précieux conseils pour vos projets d’analyse de données.
Ce que vous apprendrez
Développer une base solide en Python pour l’analyse des données.
Manipuler et analyser les données à l’aide de NumPy et Pandas.
Créez des visualisations de données pertinentes avec Matplotlib et Seaborn.
Comprendre et appliquer la théorie des probabilités et les tests d’hypothèses.
Mettre en œuvre des algorithmes d’apprentissage automatique supervisés et non supervisés.
Exécutez des projets d’analyse de données en toute confiance.
Ce cours adopte une approche pratique, mêlant parfaitement les leçons théoriques avec des exercices pratiques et des études de cas du monde réel. Les exercices pratiques sont conçus pour appliquer les connaissances théoriques, offrant aux apprenants la possibilité d’expérimenter et d’apprendre par la pratique. Des applications et des exemples concrets sont intégrés tout au long du cours pour contextualiser les concepts, rendre le processus d’apprentissage attrayant, pertinent et efficace. À la fin du cours, les étudiants auront une compréhension approfondie du sujet et la capacité d’appliquer leurs connaissances dans des scénarios pratiques.
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