Visualisation de la science des données avec Pandas
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Description
Cette séance de cours couvre la manipulation et l'exploration des données à l'aide de Python en mettant l'accent sur les techniques de visualisation. Les sujets abordés comprennent le remodelage des trames de données, la gestion des valeurs manquantes et la combinaison des mesures des capteurs. Les exercices pratiques impliquent le rééchantillonnage, l’interpolation et la visualisation des données pour identifier les corrélations et les tendances.
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Ce cours est divisé en deux partie. La première partie présente le langage Python et les différences notables entre Python et C++ (utilisé dans le cours précédent ICC). La seconde partie est une intro
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.
Couvre les outils de science des données, Hadoop, Spark, les écosystèmes des lacs de données, le théorème CAP, le traitement par lots vs. flux, HDFS, Hive, Parquet, ORC, et l'architecture MapReduce.
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.
