Commencer avec Google Colab pour la science des données et l'IA

Aperçu

Learn essential workflows for creating and documenting data science projects in Google Colab, covering best practices for notebook organization and documentation in AI applications.

Programme

• Introduction à Google Colab
Aperçu de l'environnement Google Colab
Configuration d'un compte Google et accès à Colab
Navigation dans l'interface utilisateur
• Opérations de base dans Google Colab
Création et gestion de notebooks
Partage et collaboration sur des notebooks
Téléchargement et importation de données
• Python et bibliothèques pour la science des données
Introduction à Python dans Colab
Installation et importation de bibliothèques Python
Aperçu des bibliothèques essentielles pour la science des données : NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn
• Manipulation et analyse des données
Travail avec des data frames dans Pandas
Nettoyage et prétraitement des données
Techniques d'analyse exploratoire des données
• Visualisation dans Colab
Création de visualisations avec Matplotlib et Seaborn
Personnalisation des graphiques et diagrammes
Visualisations interactives avec Plotly
• Apprentissage automatique dans Colab
Introduction aux flux de travail en apprentissage automatique
Utilisation de Scikit-Learn pour des modèles de machine learning de base
Entraînement et évaluation des modèles
• Organisation et documentation des notebooks
Bonnes pratiques pour la structure des notebooks
Utilisation de Markdown pour la documentation
Ajout de commentaires et d'explications au code
• Intégration avec Google Cloud et services externes
Introduction à l'intégration de Google Cloud Storage
Utilisation de Google Drive avec Colab pour le stockage de données
Accès aux API et services externes
• Fonctions avancées et astuces
Utilisation des accélérateurs matériels (TPU/GPU)
Gestion des dépendances avec pip et environnements virtuels
Débogage et résolution des problèmes courants
• Projet final
Planification d'un projet de science des données dans Colab
Mise en œuvre des flux de travail du projet
Documentation et présentation des résultats du projet

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Matières

Data Science