Data Cleaning avec Pandas pour le Machine Learning [Python]

Bienvenue ! Vous avez fait un excellent choix!

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Comment installer Google Colab, un environnement de développement complet!

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Progressez plus vite et tirez le plus de ce cours en suivant ces 4 conseils!

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Qu'est ce qu'est "la Data" et quel-est notre objectif dans ce cours?

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Lire un fichier CSV et la solution aux 4 problèmes les plus rencontrés

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Les 5 étapes à faire tout de suite après l’ouverture d’un fichier .CSV

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Maîtrisez le concept de "inplace" qui rend confus tous les débutants!

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Revisez rapidement le concept de _inplace_ avec cette video

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Extraire de l'Information Numérique depuis des Chaînes de Caractères

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Extraire de l'Information Categorique depuis des Valeurs Numeriques

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Extraire de l'information categorique depuis des Dates ou des Heures (Debutant)

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Gérer les concepts encodés simplement grace à cette recette de code Python

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Extraire de l'Information Categorique depuis des Dates (Intermediaire)

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Extraire de l'Information Categorique depuis des Dates ou des Heure (Avance)

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Ce que vous allez apprendre dans cette section

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Apprenez à Supprimer les Doublons

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Les "Valeurs Manquantes" apprenez à gérer le fléau du Data Scientist

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Les "Dummy Variables" ou comment encoder les colonnes catégoriques

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Supprimer les colonnes inutiles ou redondantes

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Ne tombez plus dans le piège ! Comment sauvegarder correctement vos DataFrames

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Comprendre enfin les Random Seeds et comment les utiliser

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Apprenez à faire des "Split Train / Test / Valid" stratifiées comme les pros

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Bravo d'être arrivé⸱e jusqu'ici! Maintenant passons aux examens finaux!

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[Challenge Final] Le Dataset des Ventes de Vêtements Vintages

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[Challenge Final] Le Dataset des prix des Diamants

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[Challenge Final] Le Dataset du Titanic & Participer à un concours Kaggle

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[Correction][Exercice] Convertir les "Strings" en Nombres

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[Correction][Exercice] Convertir les Nombres en Categories

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[Correction][Exercice] Convertir les Dates en Categories (Débutant)

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[Correction][Exercice] Convertir les Dates en Categories (Intermediaire)

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[Correction][Exercice] Gerer les Valeurs Manquantes

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[Correction][Challenge Final] Le Dataset des Ventes de Vêtements Vintages

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[Correction][Challenge Final] Le Dataset des prix des Diamants

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[Correction][Challenge Final] Le Dataset du Titanic & Concours Kaggle

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