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Description du cours
Améliorez vos compétences en Python
L'apprentissage de Python est essentiel pour toute personne aspirant à pratiquer la science des données. Apprenez à visualiser des données réelles avec les fonctions de Matplotlib et familiarisez-vous avec les structures de données telles que le dictionnaire et les DataFrame pandas. Ce cours intermédiaire de quatre heures vous aidera à développer vos compétences en Python et à explorer de nouvelles applications et fonctions Python qui élargiront votre répertoire et vous aideront à travailler plus efficacement.Apprenez à utiliser les dictionnaires Python et pandas
Vous découvrirez comment les dictionnaires offrent une alternative aux listes Python et pourquoi le DataFrame pandas est le moyen le plus répandu de travailler avec des données tabulaires. Dans le deuxième chapitre de ce cours, vous découvrirez comment créer et manipuler des ensembles de données et comment y accéder à l'aide de ces structures. Des exercices pratiques tout au long du cours vous permettront d'acquérir de l'assurance dans chaque domaine.Découvrez la logique booléenne et les boucles Python
Dans la seconde moitié de ce cours, vous étudierez la logique, le flux de contrôle, le filtrage et les boucles. Ces fonctions permettent de contrôler la prise de décision dans les programmes Python et vous aident à effectuer davantage d'opérations avec vos données, y compris des instructions répétées. Vous terminerez le cours en mettant en pratique toutes vos nouvelles compétences en utilisant les statistiques des hackers pour calculer vos chances de gagner un pari.Une fois que vous aurez terminé tous les chapitres, vous pourrez mettre en pratique vos nouvelles compétences dans votre travail, votre nouvelle carrière ou votre projet personnel, et vous pourrez passer à un apprentissage plus avancé de Python.
Prérequis
Programme de formation
Plan du cours
1
Matplotlib
La visualisation des données est une compétence clé pour les experts en science des données. Matplotlib facilite la création de graphiques significatifs et pertinents. Dans ce chapitre, vous apprendrez à construire différents types de graphiques et à les personnaliser pour les rendre plus attrayants visuellement et plus faciles à interpréter.
- Tracés de base avec Matplotlib50 XP
- Tracé linéaire100 XP
- Tracé linéaire Interpretation50 XP
- Tracé linéaire100 XP
- Diagramme en nuage de points100 XP
- Diagramme en nuage de points100 XP
- Histogramme50 XP
- Construire un histogramme (1)100 XP
- Construire un histogramme (1) : bins100 XP
- Construisez un histogramme (3) : comparez100 XP
- Choisissez la bonne courbe (1)50 XP
- Choisissez la bonne courbe (2)50 XP
- Personnalisation50 XP
- Étiquettes100 XP
- Coches100 XP
- Tailles100 XP
- Couleurs100 XP
- Personnalisations supplémentaires100 XP
- Interpretation50 XP
2
Dictionnaires et pandas
Découvrez le dictionnaire, une alternative à la liste Python, et le DataFrame pandas, la norme de facto pour travailler avec des données tabulaires en Python. Vous aurez l'occasion de vous exercer à la création et à la manipulation d'ensembles de données, et vous apprendrez à accéder aux informations dont vous avez besoin à partir de ces structures de données.
3
Logique, flux de contrôle et filtrage
La logique booléenne est le fondement de la prise de décision dans les programmes Python. Apprenez à connaître les différents opérateurs de comparaison, à les combiner avec les opérateurs booléens et à utiliser les résultats booléens dans les structures de contrôle. Vous apprendrez également à filtrer les données dans les DataFrames pandas à l'aide de la logique.
4
Boucles
Vous pouvez utiliser plusieurs techniques pour exécuter le code Python de manière répétée. Alors que les boucles sont comme des instructions « if » répétées, la boucle « for » itère sur toutes sortes de structures de données. Découvrez-les dans ce chapitre.
5
Étude de cas : Statistiques sur les pirates informatiques
Ce chapitre vous permettra de mettre en pratique tous les concepts que vous avez appris dans ce cours. Vous utiliserez les statistiques des hackers pour calculer vos chances de gagner un pari. Utilisez des générateurs de nombres aléatoires, des boucles et Matplotlib pour gagner en compétitivité.
Python intermédiaire
Cours
terminé

