Cours
Introduction à Python
4 h
7M
Réputé pour être l’un des langages de programmation les plus polyvalents, Python convient à tous les profils, quels que soient leur parcours académique ou professionnel. Que vous soyez data scientist, développeur web ou logiciel, ou simplement passionné de technologie, Python peut couvrir un large éventail de tâches.
Langage polyvalent très populaire, Python est utilisé par de nombreuses entreprises, dont la NASA, Spotify, Google et JP Morgan. Sa polyvalence, son caractère open source et sa simplicité en font un outil accessible à tous. Si vous vous demandez ce que vous pourrez réaliser une fois Python maîtrisé, nous avons passé en revue quelques projets possibles.
Que pouvez-vous faire une fois Python maîtrisé pour la data science ?
1. Créer des visualisations et des tableaux de bord sur mesure qui en jettent
Parmi les outils les plus simples et pourtant les plus efficaces à maîtriser en Python figurent ses bibliothèques de visualisation de données et de création de tableaux de bord. Python démultiplie les possibilités en matière de visualisation. Des bibliothèques comme matplotlib, seaborn et plotly offrent la capacité de produire des visualisations robustes, complexes et hautement personnalisables, qui font ressortir n’importe quelle présentation ou graphique. En maîtrisant en plus Dash, vous pourrez créer des applications web de tableaux de bord extrêmement riches, les déployer et les partager avec vos collègues, sans frais.
Par où commencer
- Cours : Introduction to Data Visualization with Seaborn
- Cours : Introduction to Data Visualization with Matplotlib
- Cours : Introduction to Data Visualization with Plotly in Python
- Cours : Building Dashboards with Dash and Plotly
- Parcours de compétences : Data Visualization with Python
2. Automatiser des workflows répétitifs de manipulation de données
Beaucoup de tâches liées aux données consistent en une série d’étapes répétitives exécutées au quotidien ou chaque semaine. Un bon exemple est la prévision en supply chain, où les analystes réalisent des prévisions hebdomadaires en suivant une succession d’opérations de manipulation de données et de techniques de prévision simples.
Avec Python, vous pouvez créer des scripts exécutables et planifiables automatiquement, en les combinant avec quelques commandes en ligne de commande. De plus, grâce aux fonctions, vous pouvez encapsuler des transformations complexes habituellement appliquées aux données et les adapter légèrement à vos besoins, au lieu de repartir de zéro à chaque analyse.
Par où commencer
- Cours : Writing Functions in Python
- Cours : Data Manipulation with pandas
- Cours : Software Engineering for Data Scientists in Python
- Parcours métier : Python Programmer
3. Accélérer les workflows d’analyse financière
Python est l’un des outils les plus utilisés dans la finance et la fintech. Partout dans le monde, les professionnels s’appuient sur Python pour l’analyse de portefeuilles, la gestion quantitative des risques, la modélisation du risque de crédit, la prévision, et bien plus encore.
Les bibliothèques Python dédiées à la finance offrent un ensemble complet d’outils pour résoudre ces problématiques et d’autres. En combinant ces packages avec l’automatisation, vous pouvez accélérer sensiblement n’importe quel workflow d’analyse financière.
Par où commencer
- Cours : Introduction to Portfolio Risk Management in Python
- Cours : Quantitative Risk Management in Python
- Cours : Credit Risk Modeling in Python
- Parcours de compétences : Applied Finance in Python
4. Créer des applications intelligentes avec l’apprentissage automatique
L’un des atouts majeurs de Python réside dans ses bibliothèques riches et complètes en apprentissage automatique. Scikit-learn est la référence du secteur et la majorité des data scientists l’utilisent aujourd’hui. Maîtriser scikit-learn et le machine learning vous permettra de construire des modèles prédictifs tels que des modèles d’attrition client, des systèmes de recommandation de films, et plus encore.
Par ailleurs, des bibliothèques de deep learning comme TensorFlow, Keras et PyTorch sont les moteurs d’usages spectaculaires comme les voitures autonomes, les chatbots intelligents et d’autres applications cognitives.
Par où commencer
- Cours : Machine Learning with scikit-learn
- Cours : Unsupervised Learning in Python
- Cours : Introduction to Deep Learning in Python
- Cours : Image Processing with Keras in Python
- Parcours métier : Machine Learning Scientist with Python
Réputé pour être l’un des langages de programmation les plus polyvalents, Python convient à tous les profils, quels que soient leur parcours académique ou professionnel. Que vous soyez data scientist, développeur web ou logiciel, ou simplement passionné de technologie, Python peut couvrir un large éventail de tâches.
Langage polyvalent très populaire, Python est utilisé par de nombreuses entreprises, dont la NASA, Spotify, Google et JP Morgan. Sa polyvalence, son caractère open source et sa simplicité en font un outil accessible à tous. Si vous vous demandez ce que vous pourrez réaliser une fois Python maîtrisé, nous avons passé en revue quelques projets possibles.
Que pouvez-vous faire une fois Python maîtrisé pour la data science ?
1. Créer des visualisations et des tableaux de bord sur mesure qui en jettent
Parmi les outils les plus simples et pourtant les plus efficaces à maîtriser en Python figurent ses bibliothèques de visualisation de données et de création de tableaux de bord. Python démultiplie les possibilités en matière de visualisation. Des bibliothèques comme matplotlib, seaborn et plotly offrent la capacité de produire des visualisations robustes, complexes et hautement personnalisables, qui font ressortir n’importe quelle présentation ou graphique. En maîtrisant en plus Dash, vous pourrez créer des applications web de tableaux de bord extrêmement riches, les déployer et les partager avec vos collègues, sans frais.
Par où commencer
- Cours : Introduction to Data Visualization with Seaborn
- Cours : Introduction to Data Visualization with Matplotlib
- Cours : Introduction to Data Visualization with Plotly in Python
- Cours : Building Dashboards with Dash and Plotly
- Parcours de compétences : Data Visualization with Python
2. Automatiser des workflows répétitifs de manipulation de données
Beaucoup de tâches liées aux données consistent en une série d’étapes répétitives exécutées au quotidien ou chaque semaine. Un bon exemple est la prévision en supply chain, où les analystes réalisent des prévisions hebdomadaires en suivant une succession d’opérations de manipulation de données et de techniques de prévision simples.
Avec Python, vous pouvez créer des scripts exécutables et planifiables automatiquement, en les combinant avec quelques commandes en ligne de commande. De plus, grâce aux fonctions, vous pouvez encapsuler des transformations complexes habituellement appliquées aux données et les adapter légèrement à vos besoins, au lieu de repartir de zéro à chaque analyse.
Par où commencer
- Cours : Writing Functions in Python
- Cours : Data Manipulation with pandas
- Cours : Software Engineering for Data Scientists in Python
- Parcours métier : Python Programmer
3. Accélérer les workflows d’analyse financière
Python est l’un des outils les plus utilisés dans la finance et la fintech. Partout dans le monde, les professionnels s’appuient sur Python pour l’analyse de portefeuilles, la gestion quantitative des risques, la modélisation du risque de crédit, la prévision, et bien plus encore.
Les bibliothèques Python dédiées à la finance offrent un ensemble complet d’outils pour résoudre ces problématiques et d’autres. En combinant ces packages avec l’automatisation, vous pouvez accélérer sensiblement n’importe quel workflow d’analyse financière.
Par où commencer
- Cours : Introduction to Portfolio Risk Management in Python
- Cours : Quantitative Risk Management in Python
- Cours : Credit Risk Modeling in Python
- Parcours de compétences : Applied Finance in Python
4. Créer des applications intelligentes avec l’apprentissage automatique
L’un des atouts majeurs de Python réside dans ses bibliothèques riches et complètes en apprentissage automatique. Scikit-learn est la référence du secteur et la majorité des data scientists l’utilisent aujourd’hui. Maîtriser scikit-learn et le machine learning vous permettra de construire des modèles prédictifs tels que des modèles d’attrition client, des systèmes de recommandation de films, et plus encore.
Par ailleurs, des bibliothèques de deep learning comme TensorFlow, Keras et PyTorch sont les moteurs d’usages spectaculaires comme les voitures autonomes, les chatbots intelligents et d’autres applications cognitives.
Par où commencer
- Cours : Machine Learning with scikit-learn
- Cours : Unsupervised Learning in Python
- Cours : Introduction to Deep Learning in Python
- Cours : Image Processing with Keras in Python
- Parcours métier : Machine Learning Scientist with Python