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Maîtriser Python pour la Data Science (IA)

person icon Gael Menou

4.1

Maîtriser Python pour la Data Science (IA)

Acquerrez les connaissances et les outils nécessaires pour programmer en Python pour la Data Science (IA)

updated on icon Updated on May, 2024

language icon Language - French

person icon Gael Menou

category icon Data Science,Development,Python

Lectures -88

Resources -16

Quizzes -1

Duration -7 hours

4.1

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Course Description

Aujourd'hui, l'Intelligence Artificielle va bien au-delà de l'idée de science-fiction. C'est devenu la nécessité. Que vous en soyez conscient ou non, l’Intelligence Artificielle est déjà présente dans nos activités quotidiennes. En entreprise, elle est largement utilisée pour traiter et analyser d'énormes volumes de données ; elle aide à gérer le travail qui ne peut plus être effectué manuellement en raison de ses volumes et de son intensité considérablement accrus.

Pour la créer et la faire fonctionner correctement, le langage Python s’est positionné comme un atout indispensable. Il est aujourd’hui l'un des langages de programmation les plus populaires au monde. Préféré pour les applications allant du développement Web à l'automatisation des scripts et des processus, Python est très rapidement devenu le premier choix parmi les développeurs pour les projets d'intelligence artificielle (IA), de Machine Learning et de Deep Learning.

L’objectif de ce cours est justement de vous permettre d'acquérir les outils et les connaissances nécessaires pour coder en Python pour l’Intelligence Artificielle. Vous apprendrez les notions de base indispensable pour développer en Python, les fondamentaux en Python pour l'Intelligence Artificielle et vous prendrez en main trois bibliothèques incontournables en Intelligence Artificielle. Ces bibliothèques sont : NumPy, Pandas & Matplotlib. Pour les assimiler, vous travaillerez essentiellement sur trois projets :

  • Manipulation d'un ensemble de données qui comprend les prix en dollars, et autres attributs de 25 diamants;

  • Étude d'un ensemble de données sur les cas et les décès dus au COVID-19 pour plusieurs pays; 

  • Étude d'un ensemble de données sur les prix Nobels décernés de 1901 à 2019.


POURQUOI OPTEZ-VOUS POUR PYTHON ?

- Un grand écosystème de bibliothèques 

L'un des aspects qui fait de Python un choix si populaire en général est son abondance de bibliothèques et de frameworks orientés vers l’Intelligence Artificielle. Ceux-ci facilitent le codage et permettent de gagner du temps de développement.

- La simplicité

Python est réputé pour son code concis et lisible, et est presque inégalé en termes de facilité d'utilisation et de simplicité, en particulier pour les nouveaux développeurs. Il n'y a pas de confusion, d'erreurs ou de paradigmes conflictuels, ce qui conduit à un échange plus efficace d'algorithmes, d'idées et d'outils entre les professionnels de l'Intelligence Artificielle.

- Indépendance de la plateforme

Python est non seulement confortable à utiliser et facile à apprendre, mais aussi très polyvalent. Il peut s'exécuter sur n'importe quelle plateforme, y compris Windows, MacOS, Linux, Unix et bien d’autres.

- Abondance de soutien

Python dispose d'une communauté nombreuse et active de développeurs désireux de fournir des conseils et une assistance à toutes les étapes du processus de développement.

Goals

What will you learn in this course:

  • Notions de base indispensables pour développer en Python
  • Fondamentaux en Python pour l'Intelligence Artificielle
  • Effectuer des calculs scientifiques et manipuler les tableaux multidimensionnels hautes performances avec la bibliothèque NumPy
  • Manipulation d'un ensemble de données qui comprend les prix en dollars, et autres attributs de 25 diamants
  • Analyser et manipuler de grands jeux de données avec la bibliothèque Pandas
  • Étude d'un ensemble de données sur les cas et les décès dus au COVID-19 pour plusieurs pays
  • Rendre des données complexes, plus compréhensibles avec la bibliothèque de visualisation la plus utilisée en Python : Matplotlib
  • Étude d'un ensemble de données sur les prix Nobels décernés de 1901 à 2019

Prerequisites

What are the prerequisites for this course?

  • Aucun prérequis nécessaire ! Vous apprendrez tout ce dont vous avez besoin au cours de cette formation. Soyez juste disposés à apprendre et à pratiquer.
Maîtriser Python pour la Data Science (IA)

Curriculum

Check out the detailed breakdown of what’s inside the course

Introduction
2 Lectures
  • play icon Introduction 03:28 03:28
  • play icon 3 Conseils Pratiques pour profiter pleinement de ce cours 02:00 02:00
Développement Python - Premiers pas
4 Lectures
Tutorialspoint
Développement Python - Notions de base
9 Lectures
Tutorialspoint
Structure de données : Listes & Tuples
10 Lectures
Tutorialspoint
Structures de contrôle
9 Lectures
Tutorialspoint
Structure de données : Dictionnaires
6 Lectures
Tutorialspoint
Prise en main de la bibliothèque NumPy
18 Lectures
Tutorialspoint
Prise en main de la bibliothèque Pandas
15 Lectures
Tutorialspoint
Prise en main de la bibliothèque Matplotlib
10 Lectures
Tutorialspoint
Ressources essentielles
5 Lectures
Tutorialspoint

Instructor Details

Gael Menou

Gael Menou


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