Que vous soyez un data scientist cherchant à améliorer ses compétences ou un homme d’affaires passionné d’analytique, il existe un certain nombre de ressources disponibles pour vous aider à apprendre python pour la data science. Il s’agit notamment de Codecademy, Coursera et IBM Watson Studio.
Coursera
Que vous soyez un particulier cherchant à améliorer vos compétences informatiques ou un employeur cherchant à embaucher de nouveaux employés, Coursera est un excellent endroit pour apprendre Python pour la data science. Les cours de Coursera sont dispensés par les plus grandes universités et entreprises technologiques du monde, et sont conçus pour améliorer vos connaissances et stimuler vos compétences. Vous pouvez obtenir une certification reconnue par le secteur en suivant les cours structurés approfondis de Coursera.
En plus d’apprendre les bases de Python, vous apprendrez également à tirer parti des bibliothèques de Python pour automatiser de nombreuses tâches. Ces bibliothèques peuvent vous aider à effectuer de l’apprentissage automatique, de la visualisation de données et d’autres compétences de réflexion critique.
Vous pouvez également obtenir une aide financière pour couvrir le coût des cours de Coursera. L’entreprise propose des bourses d’études pour les étudiants et les entreprises. Elle propose également un essai gratuit de sept jours.
Codecademy
Que vous souhaitiez apprendre un nouveau langage de programmation ou que vous soyez un programmeur chevronné désireux d’affiner ses compétences, Codecademy propose une expérience interactive en ligne couvrant quatorze langages de programmation. Vous pouvez vous inscrire à un cours gratuit ou opter pour un abonnement payant. Vous pourrez également rejoindre une communauté active, à la fois solidaire et interactive.
Pour ceux qui recherchent un moyen amusant et interactif d’apprendre Python, le cours Learn Python 3 de Codecademy vous enseignera tous les principes fondamentaux du langage. Il comprend également une série d’exercices et de tutoriels interactifs.
Si vous souhaitez vous lancer dans le data science, consultez le parcours de formation data science à Paris. Ce parcours se déroule sur dix semaines et offre des conseils étape par étape aux scientifiques des données.
Studio IBM Watson
Que vous soyez novice en matière de data science ou un data scientist expérimenté, IBM Watson Studio fournit de puissants outils open source pour analyser les données et construire des modèles. En plus de sa propre bibliothèque d’outils d’analyse de données sans code, Watson Studio inclut l’accès à des ensembles de données publiques et à d’autres ressources intégrées. Il offre également des outils pour nettoyer, façonner et analyser les données.
Le service IBM Watson Studio est disponible dans le nuage et sur site. Il vous permet de collaborer avec d’autres data scientists et de créer des projets de data science. Vous pouvez également créer des modèles d’apprentissage automatique et les déployer.
IBM Watson Studio propose également un MOOC Python destiné aux débutants qui vous apprend à travailler avec des données en Python. Il est destiné aux débutants et utilise un environnement de laboratoire basé sur Jupyter. Il fournit une introduction à l’analyse des données à l’aide de Python, en mettant l’accent sur le travail avec pandas.
Scikit-learn
L’utilisation de Scikit-learn Python pour la data science nécessite une certaine familiarité avec la programmation Python. Scikit-learn est une bibliothèque Python utilisée pour résoudre les problèmes de classification et d’apprentissage automatique. Il s’agit d’une bibliothèque gratuite et open source qui offre des outils efficaces pour l’apprentissage automatique.
Scikit-learn met en œuvre une grande variété d’algorithmes d’apprentissage automatique. La bibliothèque fournit des fonctions de prétraitement et d’analyse post-modèle. Elle fournit également des outils efficaces pour la modélisation statistique. Elle dispose d’une API simple et épurée. Scikit-learn fournit une interface facile à utiliser pour les applications d’apprentissage automatique. Il s’intègre bien à Pandas.
Scikit-learn dispose d’une variété d’outils qui peuvent être utilisés pour normaliser et transformer les données. Il peut également regrouper automatiquement des données similaires en ensembles. Ceci est important pour l’extraction de caractéristiques.
Scikit-learn met en œuvre un grand nombre des algorithmes d’apprentissage supervisé les plus populaires. Ces algorithmes utilisent le théorème de Bayes pour prédire la probabilité d’une classe en fonction d’un ensemble d’attributs.
Pandas
Que vous soyez un utilisateur débutant ou avancé, Pandas est le package indispensable pour la data science. Il est rapide, fiable et constitue un excellent outil pour manipuler et analyser les données. Vous pouvez même l’utiliser avec d’autres packages d’analyse de données en Python.
Pandas est un package Python qui est le plus souvent utilisé pour la data science. Sa structure est semblable à celle du paquet numpy. Cependant, Pandas utilise la vectorisation. Cela lui permet d’effectuer des calculs plus rapidement. Pandas dispose également d’une compréhension de liste qui est utile pour travailler avec des données. Il est également judicieux de nettoyer vos données en remplaçant les espaces par des tirets bas. Il sera ainsi plus facile de trouver des valeurs spécifiques.
La bibliothèque pandas est le composant le plus important de votre boîte à outils de data science. Elle s’appuie sur le paquetage NumPy, qui permet d’effectuer facilement des calculs numériques. Elle dispose de nombreuses bibliothèques spécialisées dans des domaines tels que l’apprentissage automatique et les réseaux neuronaux.