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

Aperçu

Welcome to "Data Analysis Fundamentals in Python & ChatGPT," a comprehensive course designed to empower learners with essential skills in data analytics. In this course, we will delve into the fundamental concepts and techniques of data analysis using the Python programming language, coupled with the integration of ChatGPT for streamlined coding experiences.

This course aims to provide a holistic understanding of data analysis, from rapid data processing to effective visualization, ensuring participants are well-prepared to handle real-world data challenges.

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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Matières

Data Science