Tuto Apprendre les bases de PYTHON - Cas Pratiques Data Sciences inclus avec Python, Data Science

Table des matières de cette formation Python, Data Science (durée : 7h09m)

• Installation Anaconda (jupyter notebook) -- Voir fichiers sources
  • Présentation Jupyter Notebook (voir fichiers source pour l'installation) 00:05:27
• Python : les bases
  • 2.1 Les variables : Créer et afficher une variable gratuit 00:03:17
  • 2.2 Les variables : Types de données gratuit 00:06:26
  • 2.3 Opérations avec des variables gratuit 00:04:52
  • 2.4 Création d'une liste gratuit 00:05:22
  • 2.5 Récupérer une valeur dans une liste gratuit 00:06:35
  • 2.6 Retourner la longueur d'une liste gratuit 00:06:02
  • 2.7 Récupérer un morceau de liste (slicing) gratuit 00:05:10
• Fichiers et Boucles
  • 3.1 Objectifs 00:00:52
  • 3.2 Ouvrir et lire un fichier 00:04:17
  • 3.3 Séparation des éléments 00:03:57
  • 3.4 Les boucles FOR 00:06:35
  • 3.5 Liste de listes 00:07:03
  • 3.6 Récupérer et afficher des éléments d'une liste de listes 00:09:45
  • 3.7 Challenge 00:05:12
• Booléens et Conditions IF
  • 4.1 Objectifs 00:00:25
  • 4.2 Booléens et Opérateurs 00:11:59
  • 4.3 La condition IF 00:06:30
  • 4.4 Condition IF et Boucle FOR 00:05:46
• Challenge 1
  • 5.1 En quoi consiste ce challenge? 00:00:44
  • 5.2 Lire le fichier dans une liste 00:00:44
  • 5.3 Solution "Lire le fichier dans une liste" 00:01:07
  • 5.4 Convertir la liste en liste de listes 00:00:34
  • 5.5 Solution "Convertir la liste en liste de listes" 00:01:46
  • 5.6 Convertir les valeurs numériques 00:00:59
  • 5.7 Solution "Convertir les valeurs numériques" 00:01:46
  • 5.8 Filtrer la liste 00:00:49
  • 5.9 Solution "Filtrer la liste" 00:01:57
• Opérations sur les Listes
  • 6.1 Objectifs et Datasets 00:03:17
  • 6.2 Supprimer l'en-tête 00:01:23
  • 6.3 Vérifier la présence d'un élément en une ligne 00:06:53
• Les Dictionnaires
  • 7.1 Qu'est-ce qu'un dictionnaire ? 00:10:22
  • 7.2 La condition IF / ELSE 00:07:47
  • 7.3 Compter les éléments d'une liste et présenter les résultats dans un dictionnaire 00:06:18
• Introduction aux Fonctions
  • 8.1 Objectifs 00:00:56
  • 8.2 Tokenization du vocabulaire 00:02:27
  • 8.3 Remplacement des caractères spéciaux 00:05:55
  • 8.4 Les fonctions 00:06:31
  • 8.5 Changer les lettres majuscules en minuscule 00:01:34
  • 8.6 Arguments multiples 00:11:36
  • 8.7 Tokenization du fichier texte 00:03:55
  • 8.8 Trouver les mots mal orthographiés 00:02:55
• Fonctions : Améliorations et Erreurs
  • 9.1 Fonctions avec plusieurs chemins d'exécution 00:03:13
  • 9.2 Les arguments 00:04:33
  • 9.3 Pratique : Amélioration de notre correcteur orthographique 00:07:34
  • 9.4 Types d'erreurs 00:06:15
• Projet : Explorer les naissances aux US depuis 2000
  • 10.1 Introduction au dataset 00:02:42
  • 10.2 Convertir la data en liste de listes 00:04:39
  • 10.3 Calculer le nombre de naissances par mois 00:04:43
  • 10.4 Calculer le nombre de naissances par jour de la semaine 00:03:16
  • 10.5 Créer une fonction plus générale 00:04:08
• Les Modules
  • 11.1 Dataset 00:01:08
  • 11.2 Les Modules 00:03:18
  • 11.3 Le Module CSV 00:01:27
  • 11.4 Compter le nombre de fois qu'une équipe a gagné 00:04:06
  • 11.5 Opérateurs AND et OR avec les booléens 00:03:33
  • 11.6 Compter les victoires pour une année donnée 00:02:54
• Les Classes
  • 12.1 Objets et Classes 00:02:44
  • 12.2 La méthode d'instance __init__ 00:01:31
  • 12.3 D'autres méthodes d'instance 00:04:26
  • 12.4 Améliorer la méthode d'instance __init__ 00:03:45
  • 12.5 Nombre de victoires pour une année donnée 00:03:02
• Gestion des Erreurs
  • 13.1 Objectifs et Dataset 00:01:12
  • 13.2 Sets 00:05:47
  • 13.3 Exploration du dataset 00:01:53
  • 13.4 Valeurs manquantes 00:05:03
  • 13.5 Analyse des années de naissance 00:02:40
  • 13.6 Bloc TRY / EXCEPT 00:03:21
  • 13.7 Le mot clé PASS 00:04:17
  • 13.8 Convertir l'année de naissance en entier dans le dataset 00:03:16
  • 13.9 Modifier les valeurs des années manquantes 00:02:42
• La Compréhension de Liste
  • 14.1 Objectifs 00:00:45
  • 14.2 Fonction Enumerate() 00:06:11
  • 14.3 Compréhension de liste 00:04:29
  • 14.4 Compter les prénoms féminins 00:02:56
  • 14.5 None 00:05:13
  • 14.6 Application : Prénoms féminins les plus fréquents 00:02:07
  • 14.7 La méthode items() 00:01:34
  • 14.8 Trouver les prénoms les plus fréquents 00:07:23
• Challenge 2
  • 15.1 Introduction au dataset 00:04:47
  • 15.2 Valeurs uniques 00:02:09
  • 15.3 Classe Suspension 00:02:56
  • 15.4 Amélioration classe suspension 00:03:33
• Portée des Valeurs
  • 16.1 Fonctions Built-in 00:02:35
  • 16.2 La portée des variables 00:04:27
  • 16.3 L'héritage 00:02:54
• Les Expressions Régulières (regex)
  • 17.1 Introduction 00:01:05
  • 17.2 Caractères génériques 00:01:18
  • 17.3 Chercher le début et la fin d'une chaine de caractères 00:02:04
  • 17.4 Introduction au dataset 00:03:12
  • 17.5 Compter les correspondances avec le module re() 00:03:56
  • 17.6 Crochets pour matcher plusieurs lettres 00:03:15
  • 17.7 Ignorer des caractères spéciaux 00:03:19
  • 17.8 Améliorer notre regex 00:02:50
  • 17.9 Combiner plusieurs regex 00:04:31
  • 17.10 Modifier des chaines de caractères avec regex 00:04:04
  • 17.11 Matcher les années avec regex 00:02:46
  • 17.12 Extraire toutes les années 00:02:39
• Python et les Dates
  • 18.1 Le module time 00:03:08
  • 18.2 Le module datetime 00:01:54
  • 18.3 Classe Timedelta 00:02:42
  • 18.4 Formater les dates 00:02:50
  • 18.5 Les dates sur notre dataset 00:04:44
  • 18.6 Compter les posts publiés au mois de mai 00:01:55
  • 18.7 Compter les posts de n'importe quel mois 00:02:52
• Projet Final
  • 19.1 Découverte du dataset 00:02:14
  • 19.2 Solution 'Exploration du dataset' 00:02:22
  • 19.3 Compter le nombre de décès par armes à feu aux USA chaque année 00:00:36
  • 19.4 Solution 'Compter le nombre de décès par armes à feu aux USA chaque année' 00:02:26
  • 19.5 Exploration du nombre de décès par mois 00:00:56
  • 19.6 Solution 'Exploration du nombre de décès par mois' 00:03:06
  • 19.7 Exploration du nombre de décès par origine et par sexe 00:00:31
  • 19.8 Solution 'Exploration du nombre de décès par origine et par sexe' 00:04:45
  • 19.9 Dataset Population Totale par origine aux USA 00:01:14
  • 19.10 Calculer le ratio de décès par armes à feu en fonction de l'origine 00:02:26
  • 19.11 Solution 'Calculer le ratio de décès par armes à feu en fonction de l'origine' 00:03:18
  • 19.12 Filtrer par homicide 00:00:57
  • 19.13 Solution 'Filtrer par homicide' 00:04:34