Programmation pour la recherche scientifique avec Python et R

Aperçu

Maîtriser Python et R pour l'analyse de données scientifiques Ce que vous apprendrez :

Maîtriser les fondamentaux de la programmation :

Apprenez les concepts fondamentaux de la programmation tels que les variables, les types de données, le flux de contrôle, les fonctions et les modules à la fois en Python et en R. Structurer et analyser les données :

Gérez et manipulez efficacement vos données scientifiques en utilisant des techniques de gestion des fichiers en Python et des méthodes de manipulation de données en R.

Effectuer une analyse statistique :

Utilisez des bibliothèques comme NumPy et SciPy en Python, ainsi que les fonctionnalités de base de R, pour mener des analyses statistiques essentielles. Créer des visualisations informatives :

Confectionnez des graphiques et des tracés convaincants pour communiquer clairement vos résultats de recherche en utilisant des bibliothèques comme Matplotlib en Python.

Explorer les applications de l'intelligence artificielle :

Acquérez une introduction à l'IA, y compris les techniques d'apprentissage profond et leur application à la recherche scientifique. Appliquer vos compétences à des problèmes réels :

Mettez en pratique vos nouvelles connaissances en travaillant à travers des études de cas qui traitent divers scénarios de recherche.

Conquérez les Données Scientifiques avec Python et R ! Libérez la puissance de la programmation pour vos recherches !

Ce cours complet et pratique vous équipe des compétences de programmation essentielles nécessaires pour aborder l'analyse de données scientifiques et les projets de recherche. Que vous soyez chercheur, étudiant ou simplement curieux de l'informatique scientifique, ce cours offre un mélange parfait de Python et R pour stimuler votre parcours scientifique.

Maîtrisez les Fondamentaux :

Acquérez une compréhension solide des langages de programmation Python et R. Maîtrisez les concepts de programmation de base comme les variables, les types de données, le flux de contrôle et les fonctions en Python et en R.

Explorez les forces et faiblesses de chaque langage pour choisir l'outil adéquat à vos besoins de recherche. Gérez et Analysez avec Confiance :

Saisissez les techniques essentielles de gestion des fichiers en Python pour gérer efficacement vos données scientifiques.

Maîtrisez les méthodes de manipulation de données en R pour organiser et préparer vos données pour l'analyse. Exploitez des bibliothèques puissantes comme NumPy et SciPy en Python, et les fonctionnalités de base de R pour réaliser des calculs statistiques cruciaux pour votre recherche.

Visualisez clairement vos Résultats :

Créez des graphiques informatifs et visuellement attrayants en utilisant Matplotlib en Python et ggplot2 en R. Communiquez vos résultats de recherche à travers des visualisations de données convaincantes, y compris des graphiques avancés et animés en R.

Plongez dans l'Intelligence Artificielle :

Obtenez une introduction à l'IA et appliquez des techniques d'apprentissage profond aux données scientifiques utilisant Python et R. Explorez des applications pratiques comme le traitement des données géospatiales et l'analyse de jeux de données scientifiques avec l'IA.

Applications Réelles :

Appliquez vos compétences en programmation à des études de cas pratiques en recherche scientifique. Relevez des scénarios réels, y compris l'analyse des données climatiques et des indices de télédétection.

À la fin de ce cours, vous serez capable de :

Naviguer en toute confiance dans le monde de l'informatique scientifique avec Python et R. Nettoyer, manipuler et analyser vos données scientifiques avec facilité.

Réaliser des analyses statistiques essentielles pour soutenir vos recherches. Appliquer des techniques d'IA pour améliorer vos capacités d'analyse de données.

Créer des visualisations de données percutantes pour communiquer efficacement vos résultats. Rejoignez-nous aujourd'hui et commencez à conquérir vos données scientifiques avec la puissance de Python et R !

Programme

• Introduction à Python et R pour la Recherche Scientifique
Présentation de Python et R
Installation et configuration des environnements Python et R
Introduction aux Notebooks Jupyter et RStudio
• Notions de Base de la Programmation en Python
Syntaxe et variables en Python
Types de données et structures (listes, tuples, dictionnaires)
Flux de contrôle : boucles et conditionnels
Fonctions et modules
• Notions de Base de la Programmation en R
Syntaxe et variables en R
Structures de données : vecteurs, listes, matrices et data frames
Flux de contrôle : boucles et conditionnels
Fonctions et packages
• Importation et Exportation de Données
Lecture et écriture des données en Python (CSV, Excel, bases de données)
Lecture et écriture des données en R (CSV, Excel, bases de données)
Nettoyage et préparation des données
• Analyse des Données avec Python
Introduction à NumPy pour les calculs numériques
Utilisation de Pandas pour la manipulation et l'analyse de données
Visualisation de données avec Matplotlib et Seaborn
• Analyse des Données avec R
Utilisation de R pour l'analyse statistique
Manipulation des données avec dplyr et tidyr
Visualisation de données avec ggplot2
• Techniques Avancées de Programmation Scientifique
Algèbre linéaire et matrices avec Python et R
Techniques et algorithmes d'optimisation
Analyse et prévision de séries temporelles
• Notions de Base en Apprentissage Automatique
Introduction aux concepts de l'apprentissage automatique
Fondamentaux de la régression, classification et clustering
Scikit-learn et package caret pour implémenter des algorithmes ML
• Rapportage Scientifique et Documentation
Création de rapports dynamiques avec RMarkdown
Génération de rapports et présentations avec Jupyter Notebooks
• Études de Cas et Applications en Sciences
Application en bioinformatique
Application en analyse des données climatiques
Application en recherche en sciences sociales
• Clôture et Directions Futures
Réponse aux questions de recherche avec Python et R
Meilleures pratiques pour la recherche reproductible
Ressources pour un apprentissage et une exploration continus

Enseigné par

Senior Assist Prof Azad Rasul

Sujets

Programmation