Apprendre les bases de PYTHON - Cas Pratiques Data Sciences inclus
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TUTO Apprendre les bases de PYTHON - Cas Pratiques Data Sciences inclus sur Tuto.com

Rod Paris
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Si vous souhaitez vous initier aux Data Sciences et à la manipulation de données en jouant avec les bases de Python, cette formation en vidéo est faite pour vous !

Ce cours vidéo est constitué des points théoriques nécessaires pour commencer à stocker et manipuler de la data depuis des datasets (jeux de données). Toutes les syntaxes de base de Python y sont présentes, mises en scène autour du domaine de la Data Science.

La formation est également remplie d'exercices, de défis, de projets et d'opportunités pour que vous puissiez pratiquer directement ce que vous apprenez. Appliquez ce que vous apprenez à l'aide de datasets adaptés à chaque étape de votre apprentissage.

Ce cours en quelques chiffres :

  • 7 heures de vidéos
  • 14 chapitres théoriques avec de nombreuses vidéos
  • 2 challenges pour valider vos acquis
  • 2 projets complets pour commencer un portfolio sur github
  • 10 datasets divers et variés à explorer

 

Pourquoi apprendre Python?

Constamment classé une des compétences les plus demandées par les employeurs, Python est un moyen fantastique de stimuler votre développement professionnel que ce soit du côté data scientist, data analyst ou même développeur.
 

Pourquoi ce cours est différent ?

Ce ne sera pas un cours où vous allez regarder mon code pendant des heures. C'est un parcours où l'on pratique, on met les mains dans le code et on manipule soi-même pendant des heures de la data. Mon but c'est surtout de vous donner l'envie d'investiguer à fond des datasets.
Une fois ce cours terminé, vous pourrez interagir avec n'importe quel fichier csv, déceler des tendances sur tout sujet qui vous intéresse.
Alors, faisons ça ! Inscrivez-vous aujourd'hui et commencez à apprendre Python & la Data Science !

Je reste disponible dans le salon d'entraide de ce cours pour répondre à vos éventuelles questions.

Qu’allez-vous apprendre dans ce cours ?

Plan de cours
Chapitre 1
Installation Anaconda (jupyter notebook) -- Voir fichiers sources
Chapitre 2
Python : les bases
Chapitre 3
Fichiers et Boucles
Chapitre 4
Booléens et Conditions IF
Chapitre 5
Challenge 1
Chapitre 6
Opérations sur les Listes
Chapitre 7
Les Dictionnaires

Plan détaillé du cours

Chapitre 1 : Installation Anaconda (jupyter notebook) -- Voir fichiers sources
05m27s
 
Leçon 1Présentation Jupyter Notebook (voir fichiers source pour l'installation)
Chapitre 2 : Python : les bases
37m44s
 
Leçon 12.1 Les variables : Créer et afficher une variable
Leçon 22.2 Les variables : Types de données
Leçon 32.3 Opérations avec des variables
Leçon 42.4 Création d'une liste
Leçon 52.5 Récupérer une valeur dans une liste
Leçon 62.6 Retourner la longueur d'une liste
Leçon 72.7 Récupérer un morceau de liste (slicing)
Chapitre 3 : Fichiers et Boucles
37m41s
 
Leçon 13.1 Objectifs
Leçon 23.2 Ouvrir et lire un fichier
Leçon 33.3 Séparation des éléments
Leçon 43.4 Les boucles FOR
Leçon 53.5 Liste de listes
Leçon 63.6 Récupérer et afficher des éléments d'une liste de listes
Leçon 73.7 Challenge
Chapitre 4 : Booléens et Conditions IF
24m40s
 
Leçon 14.1 Objectifs
Leçon 24.2 Booléens et Opérateurs
Leçon 34.3 La condition IF
Leçon 44.4 Condition IF et Boucle FOR
Chapitre 5 : Challenge 1
10m26s
 
Leçon 15.1 En quoi consiste ce challenge?
Leçon 25.2 Lire le fichier dans une liste
Leçon 35.3 Solution "Lire le fichier dans une liste"
Leçon 45.4 Convertir la liste en liste de listes
Leçon 55.5 Solution "Convertir la liste en liste de listes"
Leçon 65.6 Convertir les valeurs numériques
Leçon 75.7 Solution "Convertir les valeurs numériques"
Leçon 85.8 Filtrer la liste
Leçon 95.9 Solution "Filtrer la liste"
Chapitre 6 : Opérations sur les Listes
11m33s
 
Leçon 16.1 Objectifs et Datasets
Leçon 26.2 Supprimer l'en-tête
Leçon 36.3 Vérifier la présence d'un élément en une ligne
Chapitre 7 : Les Dictionnaires
24m27s
 
Leçon 17.1 Qu'est-ce qu'un dictionnaire ?
Leçon 27.2 La condition IF / ELSE
Leçon 37.3 Compter les éléments d'une liste et présenter les résultats dans un dictionnaire
Chapitre 8 : Introduction aux Fonctions
35m49s
 
Leçon 18.1 Objectifs
Leçon 28.2 Tokenization du vocabulaire
Leçon 38.3 Remplacement des caractères spéciaux
Leçon 48.4 Les fonctions
Leçon 58.5 Changer les lettres majuscules en minuscule
Leçon 68.6 Arguments multiples
Leçon 78.7 Tokenization du fichier texte
Leçon 88.8 Trouver les mots mal orthographiés
Chapitre 9 : Fonctions : Améliorations et Erreurs
21m35s
 
Leçon 19.1 Fonctions avec plusieurs chemins d'exécution
Leçon 29.2 Les arguments
Leçon 39.3 Pratique : Amélioration de notre correcteur orthographique
Leçon 49.4 Types d'erreurs
Chapitre 10 : Projet : Explorer les naissances aux US depuis 2000
19m28s
 
Leçon 110.1 Introduction au dataset
Leçon 210.2 Convertir la data en liste de listes
Leçon 310.3 Calculer le nombre de naissances par mois
Leçon 410.4 Calculer le nombre de naissances par jour de la semaine
Leçon 510.5 Créer une fonction plus générale
Chapitre 11 : Les Modules
16m26s
 
Leçon 111.1 Dataset
Leçon 211.2 Les Modules
Leçon 311.3 Le Module CSV
Leçon 411.4 Compter le nombre de fois qu'une équipe a gagné
Leçon 511.5 Opérateurs AND et OR avec les booléens
Leçon 611.6 Compter les victoires pour une année donnée
Chapitre 12 : Les Classes
15m28s
 
Leçon 112.1 Objets et Classes
Leçon 212.2 La méthode d'instance __init__
Leçon 312.3 D'autres méthodes d'instance
Leçon 412.4 Améliorer la méthode d'instance __init__
Leçon 512.5 Nombre de victoires pour une année donnée
Chapitre 13 : Gestion des Erreurs
30m11s
 
Leçon 113.1 Objectifs et Dataset
Leçon 213.2 Sets
Leçon 313.3 Exploration du dataset
Leçon 413.4 Valeurs manquantes
Leçon 513.5 Analyse des années de naissance
Leçon 613.6 Bloc TRY / EXCEPT
Leçon 713.7 Le mot clé PASS
Leçon 813.8 Convertir l'année de naissance en entier dans le dataset
Leçon 913.9 Modifier les valeurs des années manquantes
Chapitre 14 : La Compréhension de Liste
30m38s
 
Leçon 114.1 Objectifs
Leçon 214.2 Fonction Enumerate()
Leçon 314.3 Compréhension de liste
Leçon 414.4 Compter les prénoms féminins
Leçon 514.5 None
Leçon 614.6 Application : Prénoms féminins les plus fréquents
Leçon 714.7 La méthode items()
Leçon 814.8 Trouver les prénoms les plus fréquents
Chapitre 15 : Challenge 2
13m25s
 
Leçon 115.1 Introduction au dataset
Leçon 215.2 Valeurs uniques
Leçon 315.3 Classe Suspension
Leçon 415.4 Amélioration classe suspension
Chapitre 16 : Portée des Valeurs
09m56s
 
Leçon 116.1 Fonctions Built-in
Leçon 216.2 La portée des variables
Leçon 316.3 L'héritage
Chapitre 17 : Les Expressions Régulières (regex)
34m59s
 
Leçon 117.1 Introduction
Leçon 217.2 Caractères génériques
Leçon 317.3 Chercher le début et la fin d'une chaine de caractères
Leçon 417.4 Introduction au dataset
Leçon 517.5 Compter les correspondances avec le module re()
Leçon 617.6 Crochets pour matcher plusieurs lettres
Leçon 717.7 Ignorer des caractères spéciaux
Leçon 817.8 Améliorer notre regex
Leçon 917.9 Combiner plusieurs regex
Leçon 1017.10 Modifier des chaines de caractères avec regex
Leçon 1117.11 Matcher les années avec regex
Leçon 1217.12 Extraire toutes les années
Chapitre 18 : Python et les Dates
20m05s
 
Leçon 118.1 Le module time
Leçon 218.2 Le module datetime
Leçon 318.3 Classe Timedelta
Leçon 418.4 Formater les dates
Leçon 518.5 Les dates sur notre dataset
Leçon 618.6 Compter les posts publiés au mois de mai
Leçon 718.7 Compter les posts de n'importe quel mois
Chapitre 19 : Projet Final
29m25s
 
Leçon 119.1 Découverte du dataset
Leçon 219.2 Solution 'Exploration du dataset'
Leçon 319.3 Compter le nombre de décès par armes à feu aux USA chaque année
Leçon 419.4 Solution 'Compter le nombre de décès par armes à feu aux USA chaque année'
Leçon 519.5 Exploration du nombre de décès par mois
Leçon 619.6 Solution 'Exploration du nombre de décès par mois'
Leçon 719.7 Exploration du nombre de décès par origine et par sexe
Leçon 819.8 Solution 'Exploration du nombre de décès par origine et par sexe'
Leçon 919.9 Dataset Population Totale par origine aux USA
Leçon 1019.10 Calculer le ratio de décès par armes à feu en fonction de l'origine
Leçon 1119.11 Solution 'Calculer le ratio de décès par armes à feu en fonction de l'origine'
Leçon 1219.12 Filtrer par homicide
Leçon 1319.13 Solution 'Filtrer par homicide'

Avis des apprenants

Détail des avis
59
Apprenants
2
Commentaires
5/5
Note moyenne
5/5
2
4/5
0
3/5
0
2/5
0
1/5
0
Christ123456
Christ123456
Publié le 04/05/2021
Tres clair. Le pas à pas nous accompagne. Parfait.
Lucas
Lucas
Publié le 14/09/2019
Bonne formation, pas de niveau requis pour la suivre

Vos questions sur le cours

Avec quelles versions de logiciels ce tuto est-il compatible ?

Python , Data Science

Quel est le niveau requis pour suivre ce tuto ?

débutant

Attendez ! 🤗

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