Python pour la Data Science et le Machine Learning: A à Z

Bienvenue au cours

0:22

Introduction à Python pour la Data Science

1:17

Installation de Python pour la Data Science

2:22

Qu'est-ce que Jupyter Notebook ?

1:56

Installation d'Anaconda sur Windows, Mac & Ubuntu

4:18

Implémentation de Python dans Jupyter

1:37

Gestion des Répertoires dans Jupyter Notebook

3:49

Entrée-Sortie

2:43

Différents Types de Données

1:13

Variables

2:53

Opérateurs Arithmétiques

2:49

Opérateurs de Comparaison

1:41

Opérateurs Logiques

3:43

Instructions Conditionnelles

2:43

Boucles

4:44

Séquences : Listes

3:17

Séquences : Dictionnaires

2:26

Séquences : N-uplets

1:06

Fonctions intégrées

0:22

Fonctions définis par l'utilisateur

3:26

Installation des bibliothèques

0:17

Importation de bibliothèques

1:27

Bibliothèque Pandas pour la Data Science*

1:43

Bibliothèque NumPy pour la Data Science

1:45

Pandas vs NumPy

0:27

Bibliothèque Matplotlib pour la Data Science

1:33

Bibliothèque Seaborn pour la Data Science

0:17

Introduction au tableaux NumPy

1:37

Création de tableaux NumPy

5:30

Indexation des tableaux NumPy

5:19

Forme du tableau

0:26

Itération sur des tableaux NumPy

4:57

.zeros()

1:17

.ones()

1:48

.full()

1:51

Addition d'un scalaire

1:03

Soustraction d'un scalaire

1:55

Multiplication par un scalaire

1:03

Diviser par un scalaire

1:10

Puissance

1:49

Transposée

1:47

Addition par éléments

1:25

Soustraction par éléments

1:48

Multiplication par éléments

1:50

Division par éléments

1:08

Multiplication matricielle

1:15

Statistiques

3:56

Introduction

0:20

Structure de données Pandas

0:20

Qu'est-ce que le DataFrame Pandas ?

1:35

Qu'est-ce qu’une Série Pandas ?

1:44

DataFrame et Séries

0:24

Création d'un DataFrame en utilisant des listes

3:23

Création d'un DataFrame à l'aide d'un dictionnaire

1:08

Chargement d'un fichier csv en tant que DataFrame

2:37

Changer la colonne d'index

1:56

Inplace

1:21

Examen du Dataframe

1:34

Résumé Statistique

1:30

Opérateur pour le découpage en rangs

2:31

Opérateur pour l'indexation des colonnes

1:54

Listes Booléennes

1:16

Filtrage des lignes

2:34

Filtrer les rangs en utilisant l'opérateur AND et OR

2:55

Filtrer avec loc

4:54

Filtrer avec iloc pour le découpage en tranches

3:02

Ajout et suppression de lignes et de colonnes

4:35

Triage des valeurs

2:30

Exportation de DataFrame pandas en csv

2:46

Concaténation de DataFrames

1:08

Groupby()

3:02

Qu’est-ce que le Machine Learning ?

2:00

Applications du Machine Learning

2:51

Méthodes de Machine Learning

1:32

Qu’est-ce que l’apprentissage supervisé ?

2:31

Qu’est-ce que l’apprentissage non supervisé ?

1:09

Apprentissage supervisé vs apprentissage non supervisé

4:59

Introduction

1:56

Bibliothèques Python pour le Machine Learning

2:50

Introduction à la régression

2:45

Comment fonctionne la régression linéaire ?

2:53

Représentation de ligne

1:57

Implémentation en python : Importation de bibliothèques et de jeux de données

2:05

Implémentation en python : Distribution des données

2:27

Implémentation en python : Créer un objet de régression linéaire

3:07

Comprendre la régression linéaire multiple

2:35

Implémentation en python : exploration du jeu de données

4:05

Implémentation en python : codage de données catégorielles

6:47

Implémentation en python : fractionnement des données en ensembles de formation

2:51

Implémentation en python : Formation du modèle sur l’ensemble d’entrainement.

1:26

Implémentation en python : prédiction des résultats de l’ensemble de tests

3:05

Évaluation des performances du modèle de régression

2:30

Erreur quadratique moyenne racine en Python

2:22

Introduction à la classification

1:15

Algorithme K-Plus proches voisins (KNN)

1:02

Exemple de KNN

1:56

K-Nearest Neighbours (KNN) en utilisant python

1:14

Implémentation en python : importation des bibliothèques requises

1:49

Implémentation en python : importation du jeu de données

2:45

Implémentation en python : fractionnement des données en ensembles de formation

3:18

Implémentation en python : mise à l’échelle des fonctionnalités

0:29

Implémentation en python : Importation du classificateur KNN

2:13

Implémentation en python : Prédiction des résultats & Matrice de confusion

1:22