Après avoir suivi ces cours, je me sens confiant dans la création de visualisations et de tableaux de bord professionnels.
Shoebur RahmanSpécialiste des marchés publics, Giz Bangladesh
Description du cours
Transition de Matlab vers Python
Python est un langage de programmation polyvalent qui gagne en popularité dans le domaine de la science des données. Les entreprises du monde entier utilisent Python pour exploiter leurs données et acquérir un avantage concurrentiel. Ce cours vise à aider les utilisateurs de Matlab à apprendre à utiliser Python spécifiquement pour la science des données. Vous apprendrez rapidement comment migrer de Matlab vers Python pour l'analyse et la visualisation des données.Découvrez les bibliothèques NumPY et Matplotlib
Apprenez les bases de la syntaxe Python et comment utiliser les tableaux NumPy pour stocker et manipuler des données. Vous apprendrez à utiliser matplotlib pour identifier des tendances, des corrélations et des modèles dans des ensembles de données réels, notamment le trafic cycliste dans la ville de Seattle et les prix des avocats à travers les États-Unis.Apprenez à utiliser If, Else et Elif en Python
Dans les derniers chapitres, vous apprendrez à contrôler votre flux Python. Vous découvrirez comment utiliser diverses conditions Python telles que if, else et elif, ainsi que des opérateurs de comparaison pour définir quelles lignes de votre code seront exécutées.À la fin de ce cours, vous aurez acquis une compréhension approfondie de Python, de ses dictionnaires et bibliothèques populaires, ainsi qu'une expérience pratique de leur utilisation. Vous serez ainsi en mesure d'appliquer vos nouvelles compétences en toute confiance dans votre travail, vos projets personnels ou vos apprentissages futurs.
Prérequis
Aucun prérequis pour ce cours
Programme de formation
Plan du cours
1
De MATLAB à Python
Ce chapitre vous met sur les rails pour passer de MATLAB à Python. Vous découvrirez des similitudes et des différences entre MATLAB et Python, comment utiliser les méthodes et les packages, et ferez connaissance avec le populaire package NumPy.
- Bienvenue dans Python !50 XP
- Calculs de base100 XP
- Prévoir un investissement100 XP
- Types de variables100 XP
- Méthodes et packages50 XP
- Manipuler des chaînes avec des méthodes100 XP
- Utiliser des packages Python100 XP
- Tableaux et visualisation50 XP
- Premiers pas avec les tableaux NumPy100 XP
- Tracer le trafic à vélo100 XP
- Qu’est-ce qui prédit la longévité des animaux ?100 XP
2
NumPy et Matplotlib
Dans ce chapitre, vous consoliderez vos nouvelles connaissances sur NumPy. Vous explorerez les tableaux NumPy, l’équivalent Python des matrices, en effectuant des opérations mathématiques et des indexations. Vous commencerez aussi à découvrir une autre structure de données Python importante, la liste, puis vous terminerez le chapitre en créant des graphiques personnalisés de vos tableaux avec Matplotlib.
3
Dictionnaires et pandas
Ce chapitre présente des structures de données Python puissantes : le dictionnaire et le DataFrame pandas. Vous apprendrez à créer des dictionnaires en définissant des paires clé‑valeur, puis à afficher et modifier votre dictionnaire. Vous serez ensuite initié à l’un des packages les plus importants de la boîte à outils des Pythonistas, pandas. Plus précisément, vous vous concentrerez sur la structure de pandas, le DataFrame, qui organise les données tabulaires de manière facilement accessible. Enfin, vous verrez comment transformer différents types de données en DataFrames pour faciliter votre travail d’analyse.
4
Logique de contrôle et boucles
Vous terminerez le cours en contrôlant le flux d’exécution en Python. Vous apprendrez à itérer sur différentes structures de données Python avec des boucles for. Vous verrez également les structures conditionnelles Python if, else et elif, ainsi que les opérateurs de comparaison (supérieur à, inférieur à, etc.) qui déterminent quelles lignes de code seront exécutées. Pour finir, vous reviendrez sur les tableaux NumPy en utilisant les opérateurs de comparaison Python pour filtrer vos tableaux.
Python pour les utilisateurs de MATLAB
Cours
terminé
