Êtes-vous prêt à acquérir les compétences qui sont très demandées dans tous les secteurs ? 
L'apprentissage automatique et la science des données sont essentielles pour prendre des décisions éclairées dans le monde des affaires d'aujourd'hui. Et la meilleure façon d'apprendre ces compétences est de profiter de la puissance de Python.
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 Python est le langage de prédilection pour la science des données, et dans ce cours, nous allons approfondir ses capacités. Ce cours est destiné aux débutants et aux étudiants intermédiaires, alors ne vous inquiétez pas si vous êtes nouveau en programmation. Ce cours reprend un certain niveau en Python, mais si vous préférez une introduction de haut niveau sans application de programmation à la science des données, j'ai un autre cours : <a href="https://skl.sh/3oiZuw3" rel="nofollow noreferrer noopener" target="_blank">The No-Code Data Science Master Master Class</a>.
Nous commencerons par couvrir les bases de la syntaxe Python, puis nous passerons au flux de travail complet en science des données, y compris :
<ul>
<li>Chargement de données à partir de dossiers et de bases de données</li>
<li>Nettoyer et préparer les données pour l'analysis</li>
<li>Explorer et comprendre les données</li>
<li>Créer et évaluer des modèles d'apprentissage automatique</li>
<li>Analyser le churn des clients et valider des modèles</li>
<li>Visualiser les données et créer des rapports</li>
</ul>
Nous utiliserons des bibliothèques Python populaires et disponibles gratuitement telles que Jupyter, NumPy, SciPy, Pandas, MatPlotLib, Seaborn et Scikit-Learn.
À la fin de ce cours, vous aurez non seulement une solide compréhension de la science des données et de l'analyse, mais également la possibilité d'apprendre rapidement de nouvelles bibliothèques et de nouveaux outils. N'attendez donc plus et inscrivez-vous à ce cours de maîtrise en science des données Python dès aujourd'hui !
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Qui suis-je ?
Jesper Dramsch est un chercheur en apprentissage machine qui travaille entre les données physiques et l'apprentissage profond.
J'ai suivi une formation de géophysicien et j'ai commencé à me tourner vers la programmation Python, la science des données et la recherche sur l'apprentissage automatique pendant que je préparais un doctorat. Pendant cette période, j'ai créé des carnets éducatifs sur le site Web de la compétition d'apprentissage automatique Kaggle (qui fait partie d'Alphabet/Google) et j'ai atteint la 81e place dans le monde entier. Mon carnet principal a été vu plus de 64 000 fois à ce stade. En outre, j'ai enseigné Python, l'apprentissage automatique et la science des données dans le monde dans des entreprises telles que Shell, le gouvernement du Royaume-Uni, des universités et plusieurs entreprises de taille moyenne. Pour me donner un petit aperçu en 2020, j'ai terminé la certification IBM Data Science en moins de 48h.
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Autres liens utiles :
Mon site Web et mon blog - <a href="https://dramsch.net" rel="nofollow noreferrer noopener" target="_blank">https://dramsch.netLa</a> newsletter hebdomadaire - <a href="https://dramsch.net/newsletter" rel="nofollow noreferrer noopener" target="_blank">https://dramsch.net/newsletter</a>
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Youtube - <a href="https://www.dramsch.net/youtube" rel="nofollow noreferrer noopener" target="_blank">https://www.dramsch.net/youtube</a>Équipement de caméra - <a href="https://www.dramsch.net/r/gear" rel="nofollow noreferrer noopener" target="_blank">https://www.dramsch.net/r/gear</a>

Introduction à la science des données avec Python

Projet de classe

Qu'est-ce que la science des données ?

Aperçu des outils

Comment trouver de l'aide

| Chargement de données |

Chargement de dossiers Excel et CSV

Chargement de données depuis SQL

Charger n'importe quel dossier de données

Gérer les données énormes

Combiner des sources de données multiples

| Nettoyage de données |

Traiter les données manquantes

Mise à l'échelle et comptage de données numériques

Valider des données avec des schémas

Codage de données catégoriques

| Analyse de données exploratoire |

Exploration visuelle de données

Statistiques descriptives

Diviser les données en sous-ensembles

Trouver et comprendre les relations dans les données

| Apprentissage automatique |

Régression linéaire pour la prédiction des prix

Arbres à décision et forêts aléatoires

Classification par apprentissage automatique

Clustering de données pour des aperçus plus profonds

Validation de modèles de machine learning

Interprétabilité en apprentissage automatique

Introduction à l'équité en apprentissage automatique

| Visuels et rapports |

Bases de la visualisation

52 Nouveau géospatial

Exportation de données et de visualisations

Créer des présentations directement dans Jupyter

Générer des rapports PDF depuis Jupyter

Félicitations et félicitations !

housing.csv

notebooks.zip

Geospatial Analysis of California Housing Data

Science des données et apprentissage automatique avec Python – Codage pratique intermédiaire

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Exemple de projet réalisé par Jesper Dramsch, PhD

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