Python : Les fonctions pour la data science

Ce dossier Repository est lié au cours Python : Les fonctions pour la data science. Le cours entier est disponible sur LinkedIn Learning.

Cette formation s'adresse à celles et ceux qui possèdent déjà des bases en Python et souhaitent approfondir leurs connaissances des fonctions clés pour la data science. Vous explorerez les fonctions de manipulation de données en Python, notamment les fonctions de base, les outils mathématiques de NumPy, ainsi que les fonctionnalités avancées de Pandas et Polars. La formation privilégie la mise en pratique avec des défis pour solidifier vos compétences.

Convention de nommage

La convention de nommage est : CHAPITRE#_VIDEO#. Par exemple, la branche nommée 02_03 correspond au second chapitre, et à la troisième vidéo de ce chapitre.

Installation

Pour utiliser ces fichiers d’exercice, vous avez besoin de : Jupyter Notebook
Clonez ce dossier Repository sur votre machine locale (Mac), CMD (Windows), ou sur un outil GUI tel que SourceTree
Ouvrez ensuite les notebooks grâce à Jupyter Notebook

Formatrice

Alison Patou

Retrouvez mes autres formations sur LinkedIn Learning.

Provide feedback

Saved searches

Use saved searches to filter your results more quickly

Repository files navigation

Python : Les fonctions pour la data science

Convention de nommage

Installation

Formatrice

About

Releases

Packages

Contributors 4

Languages

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 19 Commits
.github		.github
.gitignore		.gitignore
01_01 - La fonction print().ipynb		01_01 - La fonction print().ipynb
01_02 - La fonction input().ipynb		01_02 - La fonction input().ipynb
01_03 - La fonction type().ipynb		01_03 - La fonction type().ipynb
01_04 - La fonction sorted().ipynb		01_04 - La fonction sorted().ipynb
01_05 - La fonction filtrer().ipynb		01_05 - La fonction filtrer().ipynb
02_01 - Les fonctions min() et max().ipynb		02_01 - Les fonctions min() et max().ipynb
02_02 - La fonction sum().ipynb		02_02 - La fonction sum().ipynb
02_03 - La fonction range().ipynb		02_03 - La fonction range().ipynb
02_04 - La fonction abs().ipynb		02_04 - La fonction abs().ipynb
02_05 - La fonction round().ipynb		02_05 - La fonction round().ipynb
02_06 - La fonction len().ipynb		02_06 - La fonction len().ipynb
02_07 - La fonction complex().ipynb		02_07 - La fonction complex().ipynb
03_01 - Créer un array avec NumPy.ipynb		03_01 - Créer un array avec NumPy.ipynb
03_02 - La fonction mean().ipynb		03_02 - La fonction mean().ipynb
03_02 - La fonction median().ipynb		03_02 - La fonction median().ipynb
03_03 - La fonction mean().ipynb		03_03 - La fonction mean().ipynb
03_04 - La fonction quantile().ipynb		03_04 - La fonction quantile().ipynb
03_05 - Effectuer une opération scalaire.ipynb		03_05 - Effectuer une opération scalaire.ipynb
03_06 - Effectuer une opération statistique.ipynb		03_06 - Effectuer une opération statistique.ipynb
04_01 - Créer une série Pandas.ipynb		04_01 - Créer une série Pandas.ipynb
04_02 - Les DataFrames.ipynb		04_02 - Les DataFrames.ipynb
04_03 - Importer un fichier.ipynb		04_03 - Importer un fichier.ipynb
04_04 - Modifier un objet.ipynb		04_04 - Modifier un objet.ipynb
04_05 - Grouper les données.ipynb		04_05 - Grouper les données.ipynb
04_06 - Pivoter les données.ipynb		04_06 - Pivoter les données.ipynb
04_07 - Les jointures.ipynb		04_07 - Les jointures.ipynb
04_08 - Concaténer les données.ipynb		04_08 - Concaténer les données.ipynb
05_01 - Utiliser un dataframe.ipynb		05_01 - Utiliser un dataframe.ipynb
05_02 - Filtrer les données.ipynb		05_02 - Filtrer les données.ipynb
05_03 - Groupement et agrégation.ipynb		05_03 - Groupement et agrégation.ipynb
05_04 - Jointure et concaténation.ipynb		05_04 - Jointure et concaténation.ipynb
CONTRIBUTING.md		CONTRIBUTING.md
Dataset_Employes.csv		Dataset_Employes.csv
Dataset_Employes.txt		Dataset_Employes.txt
Dataset_Employes.xlsx		Dataset_Employes.xlsx
LICENSE		LICENSE
Manager.xlsx		Manager.xlsx
NOTICE		NOTICE
Nouvel_employe.xlsx		Nouvel_employe.xlsx
README.md		README.md

License

LinkedInLearning/python_fonctions-data-science-4272210

Folders and files

Latest commit

History

Repository files navigation

Python : Les fonctions pour la data science

Convention de nommage

Installation

Formatrice

About

Resources

License

Stars

Watchers

Forks

Releases

Packages 0

Contributors 4

Languages

Packages