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Pourquoi utiliser Python pour l’analyse de données ? Python est flexible, facile à apprendre et dispose de bibliothèques comme Pandas et NumPy qui facilitent la manipulation et l’analyse des données. Quelles sont les bibliothèques Python les plus importantes pour l’analyse de données ?
Python est un langage de programmation : interprété (lorsqu’on écrit une instruction, on peut directement l’exécuter), idéal pour développer rapidement et tester des algorithmes d’analyse de données ;
Maîtrisez l'analyse des données à l'aide de Python, découvrez les bibliothèques et techniques indispensables.
Dans ce cours, vous apprendrez un langage de programmation indispensable pour l’analyse de données : Python. Nous aborderons ensemble les notions fondamentales de la programmation Python, à l’aide d’exemples simples et d’exercices pratiques.
Il couvre les concepts fondamentaux, les implémentations pratiques, les erreurs courantes et les meilleures pratiques, ainsi que des techniques avancées. Avec des exemples de code et des explications détaillées, ce guide vous aidera à maîtriser l'analyse de données en Python.
Python met à portée l’analyse complexe de données grâce à une seule API : Panda Python. Sous son nom d’animal, Pandas est une puissante bibliothèque polyvalente qui va vous permettre de réaliser facilement des analyses complexes de données.
En conclusion, l’utilisation d’outils d’analyse et de visualisation en Python permet une analyse plus approfondie des données avec un code facile à comprendre.
Pandas et Matplotlib sont deux modules Python qui permettent d'analyser des données et de les représenter sous forme de graphiques. Ce sont deux modules très complets et par conséquent très complexes. Je vais présenter ici une analyse complète regroupant différentes fonctions utiles permettant de retourner le résultat souhaité.
De la manipulation et du nettoyage des données à l'analyse statistique, à la visualisation et à la mise en œuvre d'algorithmes d'apprentissage automatique, Python propose une large gamme de bibliothèques et d'outils qui facilitent le processus d'analyse.
Ce cours vous a permis d’apprendre à : Charger et manipuler des ensembles de données. Effectuer des analyses exploratoires et des transformations. Nettoyer les données et appliquer des techniques avancées. Fusionner et joindre plusieurs ensembles de données pour une analyse plus complète.