Cours de Python

702 Cours

Data Science Real World Projects in Python

Udemy propose un cours complet, "Projets du monde réel en Data Science avec Python," conçu pour les futurs Data Scientists et Ingénieurs ML. Plongez dans des projets pratiques couvrant l'IA, le ML, le NLP, et l'analyse des Séries Temporelles pour acquérir une expérience pratique et enrichir votre CV. Explorez diverses méthodologies et technique.
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U&P AI - Natural Language Processing (NLP) with Python

Êtes-vous prêt à plonger dans le monde fascinant du Traitement Automatique du Langage Naturel (TALN) ? Rejoignez notre cours en ligne complet offert par Udemy et devenez un ingénieur TALN compétent. Ce cours vous permettra de maîtriser les capacités de Python pour les tâches de TALN, y compris la recherche sémantique, l'exploration de texte.
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Master Computer Vision™ OpenCV4 in Python with Deep Learning

Développez votre expertise en vision par ordinateur avec le cours "Maîtriser la Vision par Ordinateur™ OpenCV4 en Python avec Apprentissage Profond". Plongez dans le monde d'OpenCV4 et améliorez vos compétences en Dlib et apprentissage profond en utilisant Keras, TensorFlow, et Caffe. Ce programme complet vous offre 21 projets réels qui renforce.
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Inteligência Artificial e Machine Learning: O Guia Completo

Découvrez comment débuter votre parcours dans le monde de l'Intelligence Artificielle et du Machine Learning avec ce guide complet. Si vous voulez étudier l'IA et ne savez pas par où commencer, ce cours offert par Udemy est votre solution complète. Gagnez une expertise théorique et pratique et propulsez votre carrière dans la technologi.
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Neural Networks in Python: Deep Learning for Beginners

Embarquez dans votre voyage dans le monde des Réseaux de Neurones Artificiels avec notre cours complet pour débutants, "Réseaux Neuraux en Python : Apprentissage Profond pour Débutants". Conçu pour les futurs data scientists et passionnés d'IA, ce cours vous guidera à travers les fondamentaux des réseaux de neurones en utilisant Python. Tout au.
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Convolutional Neural Networks in Python: CNN Computer Vision

Améliorez vos compétences en vision par ordinateur et en reconnaissance d'images avec notre cours spécialisé sur les Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN) en Python. Plongez dans les techniques d'apprentissage profond et maîtrisez les frameworks de pointe comme Keras et TensorFlow 2. Rejoignez-nous sur Udemy pour porter votre compréhension de.
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Deep Learning: Convolutional Neural Networks in Python

Embarquez pour un voyage complet dans le domaine de l'Apprentissage Profond avec notre cours sur les Réseaux Neuronaux Convolutionnels (RNC) utilisant Python. Plongez dans TensorFlow 2 et renforcez vos compétences dans des domaines tels que la Vision par Ordinateur et le Traitement du Langage Naturel (NLP). Idéal pour ceux qui s'intéressent à la.
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Computer Vision with OpenCV Python | Official OpenCV Course

Catégorie : Cours Python Catégorie : Cours de Vision par Ordinateur Catégorie : Cours OpenCV Catégorie : Cours de Détection d'Objets Catégorie : Cours de Suivi d'Objets Catégorie : Cours de Détection de Contours Catégorie : Cours de Manipulation d'Image Catégorie : Cours d'Amélioration d'Image Plongez dans le monde passionnan.
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Python语言程序设计

L'ordinateur n'est pas seulement un outil de calcul, mais aussi une plateforme d'innovation. Une utilisation efficace de l'ordinateur nécessite un langage de programmation simple et pratique. Python est l'un des langages multiplateformes les plus populaires aujourd'hui, présentant des caractéristiques telles que la simplicité, la gratuité, l'op.
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Complete Python and Machine Learning in Financial Analysis

Udemy propose un cours complet intitulé "Python et Machine Learning Complets en Analyse Financière" qui combine l'utilisation pratique de Python avec des méthodes avancées de Machine Learning et de Deep Learning adaptées à l'analyse financière. Ce cours est structuré avec des instructions de codage étape par étape ainsi que tous les codes requi.
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Votre vitesse de maîtrise de la profession et votre réussite dans ce domaine dépendent en grande partie du langage de programmation que vous commencez à apprendre en premier. Comment le choisir ? Répondons à cette question en utilisant un cours d'intelligence artificielle sur Python comme exemple.

Quels critères devez-vous utiliser pour choisir votre premier langage ?

Pour que l'apprentissage progresse rapidement, le langage de programmation doit avoir une syntaxe simple. Il est souhaitable qu'il soit de haut niveau et flexible afin que vous puissiez expérimenter différentes options pour résoudre le même problème.

Bien sûr, on ne peut pas dire que le choix de la première langue détermine toujours la réussite du parcours professionnel futur de l'étudiant. Mais il peut avoir un impact puissant sur le développement professionnel ainsi que sur les compétences d'auto-apprentissage.

Même si l'on parle de langues parlées, vous avez probablement entendu l'affirmation que la langue qu'une personne parle détermine sa façon de penser : "le nombre de langues que vous connaissez, le nombre de fois que vous êtes humain." Cette affirmation est également pertinente pour la programmation. Notez que cette compétence est souvent décrite comme un outil efficace pour développer la réflexion qui enseigne aux gens à résoudre les problèmes de manière efficace.

Lors du choix de la première langue, les critères suivants sont également pris en compte :

Il est difficile de nommer un langage de programmation idéal à apprendre en tant que premier langage, mais Python répond définitivement à la plupart des critères énumérés, ce qui signifie qu'il peut être recommandé en toute sécurité aux débutants.

Domaine d'application de Python

Les langages de script gagnent rapidement en popularité ces jours-ci. Ils sont déjà utilisés pour écrire des logiciels plus souvent que les systèmes traditionnels. Python est compatible avec tous les principaux systèmes d'exploitation et plateformes. Vous apprendrez cette information lors d'un cours sur Python. Il est activement utilisé dans la science, le développement web, l'apprentissage machine, la création de jeux, les effets visuels complexes, et bien plus encore.

Communauté, documentation technique

Le langage Python a rassemblé une large communauté de développeurs de partout dans le monde qui s'engagent non seulement dans son étude, mais aussi dans son développement. La base de documentation liée à Python est vaste et bien développée, donc même un débutant n'aura pas beaucoup de difficulté à trouver des réponses à presque toutes les questions qui se posent. Il a également suffisamment de bibliothèques standard pour toutes les occasions, et il y a encore plus de dépôts en source ouverte.

Simplicité

Comme Python a une syntaxe simple, son code est facile à lire et à comprendre. Les déclarations sont terminées par la fin de la ligne, et la structure du bloc est déterminée par l'indentation.

Parmi les caractéristiques de Python, il convient de souligner l'utilisation d'indentations qui délimitent les blocs de code. Une mise en forme correcte est assurée par l'interpréteur, ce qui empêche la création de code illisible. Ainsi, si dans d'autres langages de programmation l'indentation est une "écriture" et un art, alors en Python c'est un des composants de la syntaxe.

Avantages et inconvénients de Python

Nous avons déjà noté ci-dessus certains des avantages d'un cours de certification Python, nous proposons maintenant de les comparer avec les inconvénients afin d'évaluer objectivement la langue en tant que première à apprendre.

Avantages

  1. Facile à apprendre.

  2. Laconique.

  3. Syntaxe facile et compréhensible.

  4. Interprétabilité.

  5. Large champ d'utilisation.

  6. Demande.

  7. Frappe dynamique.

  8. Un grand nombre de bibliothèques.

  9. Beaucoup de documentation technique et de matériel pédagogique.

  10. Multiplateforme.

Moins

  1. Vitesse d'exécution du programme lente : Comme les langues à typage dynamique exécutent le code ligne par ligne, cela rend difficile le développement de logiciels nécessitant de hautes performances. Cependant, la productivité du programmeur augmente, ce qui peut être considéré comme une sorte de compensation.

  2. Les programmes écrits en Python nécessitent beaucoup de mémoire.

  3. Comme il n'y a pas de vérification lors de la compilation, des erreurs se produisent parfois lors de l'exécution du code. À cause de cela, des tests de très grande qualité sont nécessaires avant le lancement de la production.

Conclusion

Python est un langage clair, facile à apprendre, universel, demandé et prometteur. Malgré la présence de certains inconvénients, ses avantages l'emportent largement sur tous les inconvénients, en particulier lorsqu'il s'agit de programmeurs débutants. C'est pourquoi un cours en ligne Python de AI Eeducation est un excellent choix pour commencer votre carrière en informatique !