Aperçu
This course features Coursera Coach! A smarter way to learn with interactive, real-time conversations that help you test your knowledge, challenge assumptions, and deepen your understanding as you progress through the course.
This course provides a comprehensive foundation in Python programming and data science, essential for building AI applications. You will gain hands-on experience in Python fundamentals, explore essential data science tools like NumPy and Pandas, and develop an understanding of core machine learning concepts.
Throughout the course, you’ll progress step by step, starting with Python basics such as control flow, functions, and data structures, then moving on to more advanced topics like object-oriented programming (OOP), data science libraries, and visualization tools. The course integrates interactive exercises to deepen your understanding, with real-world projects to apply what you've learned.
The course is designed to be approachable for beginners, with no prior experience required. As you advance, you’ll build practical skills and a portfolio of projects, including Python applications, web apps, data analysis, and more.
This hands-on approach ensures that you’ll not only learn but also apply the concepts to real-world AI challenges. By the end of the course, you will be able to write Python programs, manipulate data with libraries like Pandas, use statistical and machine learning techniques, and build data-driven applications to solve real-world problems.
Programme
- Notions de base de la programmation Python pour l'intelligence artificielle
Dans ce module, nous explorerons les bases de la programmation Python, en nous concentrant sur les connaissances fondamentales nécessaires au développement de l'IA. Vous apprendrez la syntaxe essentielle de Python, le contrôle de flux, les fonctions et les structures de données. Le module couvre également la gestion des fichiers et les pratiques de codage à la Python, vous dotant de compétences pratiques pour construire des applications d'IA.
- Notions essentielles de la science des données pour l'intelligence artificielle
Dans ce module, nous introduirons les concepts fondamentaux de la science des données, indispensables à l'intelligence artificielle. Vous explorerez des bibliothèques comme NumPy et Pandas pour la manipulation et l'analyse des données, apprendrez à nettoyer et préparer les données, et à visualiser les données en utilisant des outils puissants tels que Matplotlib et Seaborn. À la fin du module, vous serez prêt à effectuer des analyses exploratoires de données sur de véritables ensembles de données.
- Mathématiques pour l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle
Dans ce module, nous couvrirons les fondements mathématiques essentiels pour l'apprentissage automatique et l'IA. Vous explorerez l'algèbre linéaire, le calcul, la théorie des probabilités et les statistiques, qui sont tous vitaux pour comprendre et optimiser les algorithmes d'apprentissage automatique. Le module inclut également un projet pratique pour appliquer ces concepts en construisant un modèle de régression linéaire à partir de zéro.
- Probabilités et statistiques pour l'apprentissage automatique et l'IA
Dans ce module, nous plongerons dans les méthodes de probabilités et de statistiques utilisées dans l'apprentissage automatique pour réaliser des prédictions et tirer des conclusions. Vous apprendrez à appliquer des distributions de probabilités, effectuer des tests d'hypothèses et analyser les relations de données. Le module inclut également un projet où vous analyserez des données du monde réel à l'aide de méthodes statistiques.
- Bases de Python
Dans ce module, nous présenterons les bases de la programmation Python, en commençant par des syntaxes simples et en allant jusqu'à créer des programmes interactifs. Vous apprendrez les variables, les types de données, les boucles et les fonctions, tout en travaillant sur des projets pratiques comme une calculatrice, un outil de comparaison de nombres, et plus encore.
- Python intermédiaire
Dans ce module, nous approfondirons les concepts intermédiaires de Python, améliorant vos compétences en développement d'applications. Vous travaillerez avec des structures de données avancées, la gestion des erreurs, la manipulation des fichiers et les bibliothèques externes, en appliquant vos connaissances à des projets comme un gestionnaire de notes d'écolier et une application de carnet d'adresses.
- Travailler avec les données
Dans ce module, nous explorerons comment travailler avec les données en utilisant les capacités de gestion de fichiers de Python et des techniques de web scraping. Vous développerez des projets comme une application météo, un minuteur de compte à rebours d'événements et un tracker de prix d'actions, acquérant une expérience pratique avec la lecture, l'écriture et le traitement de données du monde réel.
- Programmation orientée objet
Dans ce module, nous nous concentrerons sur les principes de la programmation orientée objet (POO), y compris les classes, l'héritage, le polymorphisme et l'encapsulation. Vous construirez des applications du monde réel comme un simulateur de compte bancaire, un système de gestion de bibliothèque et un mini distributeur automatique de billets, tout en maîtrisant les concepts de POO.
- Programmation d'interface graphique
Dans ce module, nous introduirons la programmation d'interface graphique (GUI) en utilisant la bibliothèque Tkinter de Python. Vous apprendrez à construire des applications interactives, y compris un compteur de clics, un calculateur d'IMC et une application de liste de tâches, et terminerez le module avec un projet complet de suivi des dépenses.
- Développement web avec Python
Dans ce module, nous plongerons dans le développement web avec Python en utilisant Flask. Vous apprendrez à créer des applications web à partir de zéro, à gérer l'entrée des utilisateurs avec des formulaires et à intégrer des bases de données. À la fin du module, vous déploierez vos projets sur le web, y compris un site web de portfolio personnel.
- Notions de base en science des données
Dans ce module, nous nous concentrerons sur les bases de la science des données, vous apprenant à travailler avec des bibliothèques comme NumPy, Pandas et Matplotlib. Vous construirez des projets tels qu'un tracker de prix d'actions et un tableau de bord COVID-19, en utilisant des techniques d'analyse des données pour suivre et visualiser les tendances.
Enseigné par
Packt - Course Instructors
Matières
Data Science
