Python est idéal pour accéder, manipuler et obtenir des informations à partir de toutes sortes de données. Python for Data Science vous présente le monde de l'analyse de données de Python grâce à une approche d'apprentissage par la pratique ancrée dans des exemples concrets et des activités pratiques. Vous apprendrez à écrire du code Python pour acquérir, transformer et analyser des données, en pratiquant des techniques de traitement de données de pointe pour des cas d'utilisation dans la gestion d'entreprise, le marketing et l'aide à la décision.
Vous découvrirez le riche ensemble de structures de données intégrées de Python pour les opérations de base, ainsi qu'un écosystème robuste de bibliothèques open source pour la science des données, notamment NumPy, pandas, scikit-learn, matplotlib, etc. Ces exemples montrent comment charger des données dans différents formats, comment simplifier, regrouper et agréger des ensembles de données, et comment créer des graphiques, des cartes et d'autres visualisations. Les chapitres suivants se pencheront sur les applications de données du monde réel, y compris l'utilisation des données de localisation pour piloter les services de taxi, l'analyse du panier de consommation pour identifier les articles co-achetés et l'apprentissage automatique pour prédire les cours des actions.
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Introduction
Chapitre 1 : Les bases des données
Chapitre 2 : Structures de données Python
Chapitre 3 : Bibliothèques de science des données Python
Chapitre 4 : Accéder aux données à partir de fichiers et d'API
Chapitre 5 : Travailler avec des bases de données
Chapitre 6 : Agréger des données
Chapitre 7 : Combiner des ensembles de données
Chapitre 8 : Créer Visualisations
Chapitre 9 : Analyse des données de localisation
Chapitre 10 : Analyse des données de séries chronologiques
Chapitre 11 : Obtenir des informations à partir des données
Chapitre 12 : Apprentissage automatique pour l'analyse des données
Connaissances d'expert et visualisation pratique
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