Principes Fondamentaux de l'Analyse de Données | Python | ChatGPT 3.5

Aperçu

Bienvenue dans "Les Fondamentaux de l'Analyse de Données en Python & ChatGPT", un cours complet conçu pour doter les apprenants des compétences essentielles en analyse de données. Dans ce cours, nous explorerons les concepts et techniques fondamentaux de l'analyse de données en utilisant le langage de programmation Python, associé à l'intégration de ChatGPT pour des expériences de codage simplifiées.

Ce cours vise à offrir une compréhension globale de l'analyse de données, allant du traitement rapide des données à la visualisation efficace, afin de garantir que les participants soient bien préparés à relever les défis des données du monde réel.

Programme

• **Introduction à l'analyse de données**
Aperçu de l'analyse de données et son importance
Concepts clés et terminologie
• **Notions de base de Python pour l'analyse de données**
Fondamentaux de la programmation Python
Introduction aux structures de données : listes, tuples, dictionnaires
• **Travailler avec des bibliothèques**
Introduction à NumPy pour la gestion des données numériques
Introduction à Pandas pour la manipulation de données
• **Nettoyage et prétraitement des données**
Identification et gestion des données manquantes
Techniques de transformation des données
Normalisation et standardisation des données
• **Exploration et visualisation des données**
Techniques d'analyse exploratoire des données (EDA)
Visualisation avec Matplotlib
Visualisations avancées avec Seaborn
• **Intégration de ChatGPT pour l'aide au codage**
Mise en place et utilisation de ChatGPT pour la génération de code Python
Exemples pratiques de l'utilisation de ChatGPT pour simplifier le développement de code
• **Analyse statistique des données**
Statistiques descriptives
Statistiques inférentielles et tests d'hypothèses
• **Travailler avec des données relationnelles et non relationnelles**
Introduction aux bases de données et SQL
Bases des bases de données NoSQL
• **Techniques avancées d'analyse de données**
Introduction aux concepts de l'apprentissage automatique
Mise en œuvre de modèles de base en ML avec Scikit-learn
• **Projets d'analyse de données en conditions réelles**
Planification et exécution de projets
Projet pratique utilisant des ensembles de données réelles
• **Résumé du cours et prochaines étapes**
Récapitulatif des concepts clés appris
Conseils pour l'apprentissage et la pratique supplémentaires

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Enseigné par

Analytix AI

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Sujets

Science des données