Python pour débutants (Manipulation de données)

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Description

Le cours complet de Python pour débutants (Manipulation de données) est conçu pour les personnes qui souhaitent apprendre la programmation Python à partir de zéro et acquérir des compétences spécifiques à la manipulation de données. Ce cours vous guidera à travers les concepts fondamentaux de Python ainsi que les techniques de manipulation de données, vous permettant d'analyser et de travailler avec des jeux de données de différentes sources.

Chapitre 1: Introduction A python

#	Intitulé
87	Installation de python et de l'environnement de développement
87	Syntaxe de base et variables
87	Types de données (nombres, chaînes de caractères, listes, etc.)

Chapitre 2: Manipulation de données avec les bibliothèques de base

#	Intitulé
87	Introduction aux bibliothèques pandas et numpy
87	Chargement et exploration des données à partir de fichiers csv, excel, etc.
87	Nettoyage et préparation des données

Chapitre 3: Analyse et visualisation des données

#	Intitulé
87	Utilisation de pandas pour effectuer des calculs statistiques
87	Création de graphiques et de visualisations avec matplotlib et seaborn
87	Représentation graphique des relations et des tendances dans les données

Chapitre 4: Traitement des données en temps réel

#	Intitulé
87	Collecte de données en temps réel à partir de sources telles que l'api rest
87	Traitement et analyse des données en temps réel
87	Automatisation des tâches de collecte et de traitement des données

Chapitre 5: Projet pratique de manipulation de données

#	Intituté
87	Application des compétences acquises pour résoudre un problème réel de manipulation de données
87	Utilisation des bibliothèques appropriées pour charger, nettoyer, analyser et visualiser les données
87	Présentation des résultats et communication des insights à travers des visualisations

Chapitre 6: Introduction A l'apprentissage automatique (machine learning) avec python

#	Intitulé
87	Présentation des concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique
87	Introduction aux bibliothèques populaires telles que scikit-learn et tensorflow
87	Création, entraînement et évaluation de modèles d'apprentissage automatique

Chapitre 7: Traitement et analyse avancés des données

#	Intitulé
87	Approfondissement des fonctionnalités de pandas et numpy pour la manipulation des données
87	Exploration de techniques avancées de nettoyage et de transformation des données
87	Utilisation de pandas pour le traitement de données volumineuses et le parallélisme