Cette séance de cours couvre les bases de la programmation Python, y compris les types de données, les variables et les structures de contrôle. Il comprend également un guide sur la configuration d'Anaconda et de Jupyter Notebook, outils essentiels pour l'analyse de données et l'apprentissage automatique.
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Se concentre sur les fonctions avancées de pandas pour la manipulation, l'exploration et la visualisation des données avec Python, en soulignant l'importance de la compréhension et de la préparation des données.
Introduit les bases de la science des données, couvrant les arbres de décision, les progrès de l'apprentissage automatique et l'apprentissage par renforcement profond.
Offre une introduction complète à la science des données, couvrant Python, Numpy, Pandas, Matplotlib et Scikit-learn, en mettant l'accent sur les exercices pratiques et le travail collaboratif.
