Support formation : Maîtriser les Data Sciences avec Python Language - Partie I
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Les bases du langage Python : Apprenez les abc de Python pour bien démarrer Les deux premières parties peuvent être destinées même aux informaticiens déjà familiarisés avec un ou plusieurs autres langages de programmation indépendamment du thème Data science ainsi que les scientistes qui ont le sens d’analyse remarquable. La troisième partie va se concentrer surtout sur les techniques d’acquisition conventionnelle et non conventionnelle des données en vue de préparer le bon terrain de leur analyse et leur présentation au public concerné. Formation en ligne : https://www.smartnskilled.com/tutoriel/formation-en-ligne-maitriser-les-data-sciences-avec-python-language-partie-i
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- 1. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Béchir BEJAOUI Formateur et consultant indépendant Présentation de la Partie I Python les abc pour bien démarrer
- 2. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language La présentation de la première partie 1. Chapitre introductif 2. Chapitre un premier contact avec Python 3. Chapitre les séquences en Python 5. Chapitre les flux d’exécution en Python 4. Chapitre les types chaines et dates
- 3. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language 6. Chapitre les fonctions en Python 7. Chapitre les erreurs et leur gestion en Python 8. Chapitre les modules et Packages en Python 9. Le bilan La présentation de la première partie
- 4. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language La présentation de la première partie
- 5. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Introduction et mise en route Béchir BEJAOUI Formateur et consultant indépendant Ce que vous deviez savoir tout d'abord
- 6. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Ce que vous deviez savoir tout d’abord • Généralement les données consommées au niveau des projets datascience sont issues des données ouvertes, présentées souvent sous forme de fichiers csv, json, data ou autres • Parfois, il est nécessaire d’aspirer des données à partir des pages Web • Parfois, les sources de données sont payantes comme il est le cas de ▪ Google Big Query ▪ Microsoft Azure ▪ Amazon Web Services ▪ IBM
- 7. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Introduction et mise en route Béchir BEJAOUI Formateur et consultant indépendant Préparation de l'environnement sous Windows
- 8. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Présentation générale • Anaconda ou Miniconda qui choisir? • Installation de Anaconda
- 9. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Anaconda ou Miniconda qui choisir? • Choisissez Anaconda si vous: ✓ Débutez sur Conda ou Python ✓ Voulez que la majorité des Packages Python dédiés au DataScience soient installés à la fois ✓ Disposez de l’espace disque suffisant • Choisissez Miniconda si vous: ✓ Ne disposez pas de l’espace disque suffisant ✓ Travaillez sur des projets qui ne nécessitent qu’un nombre limité de Packages ✓ Voulez tout simplement avoir accès à Python et les commandes Conda seulement
- 10. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Récup • Anaconda ou Miniconda qui choisir? • Installation de Anaconda
- 11. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Introduction et mise en route Béchir BEJAOUI Formateur et consultant indépendant Note Pad ++ comme complément
- 12. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Installation de Note Pad ++ • Installation & configuration de Note Pad ++
- 13. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Installation de Note Pad ++
- 14. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Récup • Installation & configuration de Note Pad ++
- 15. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Introduction et mise en route Béchir BEJAOUI Formateur et consultant indépendant Préparation de l'environnement sous Linux
- 16. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Préparation de l’environnement sous Linux • Préparation de l’environnement sous Linux
- 17. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Récup • Préparation de l’environnement sous Linux
- 18. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Introduction et mise en route Béchir BEJAOUI Formateur et consultant indépendant Un petit tour dans Anaconda 3
- 19. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Un petit tour dans Anaconda 3 • Un petit tour dans Anaconda 3
- 20. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Récup • Un petit tour dans Anaconda 3
- 21. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Introduction et mise en route Béchir BEJAOUI Formateur et consultant indépendant Le premier tour dans Jupiter notebook Présentation
- 22. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Le premier tour dans Jupyter Notebook • Introduction de Jupyter & présentation de l’interface
- 23. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Le premier tour dans Jupyter Notebook
- 24. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Le premier tour dans Jupyter Notebook + + Ju pyt er
- 25. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Récup • Introduction de Jupyter & présentation de l’interface
- 26. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Introduction et mise en route Béchir BEJAOUI Formateur et consultant indépendant Le premier tour dans Jupiter notebook Les raccourcis claviers
- 27. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Le premier tour dans Jupyter Notebook • Les raccourcis claviers
- 28. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Récup • Les raccourcis claviers
- 29. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Introduction et mise en route Béchir BEJAOUI Formateur et consultant indépendant Le premier tour dans Jupiter notebook Les commandes
- 30. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Le premier tour dans Jupyter Notebook • Les commandes
- 31. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Récup • Les commandes
- 32. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Introduction et mise en route Béchir BEJAOUI Formateur et consultant indépendant Le premier tour dans Jupiter notebook Les méthodes magiques
- 33. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Le premier tour dans Jupyter Notebook • Les deux types de méthodes magiques • Quelques cas de méthodes magiques
- 34. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Le premier tour dans Jupyter Notebook • % : Les méthodes magiques de ligne • %% : Les méthodes magiques de cellule
- 35. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Récup • Les deux types de méthodes magiques • Quelques cas de méthodes magiques
- 36. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Introduction et mise en route Béchir BEJAOUI Formateur et consultant indépendant Le premier tour dans Jupiter notebook Intégrer les expressions Latex
- 37. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Le premier tour dans Jupyter Notebook • Intégrer des expressions en Latex
- 38. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Récup • Intégrer des expressions en Latex
- 39. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Introduction et mise en route Béchir BEJAOUI Formateur et consultant indépendant Quelques astuces de dépannages de Jupyter
- 40. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Quelques astuces de dépannage de Jupyter • Quelques astuces de dépannage de Jupyter
- 41. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Récup • Quelques astuces de dépannage de Jupyter
- 42. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Introduction et mise en route Béchir BEJAOUI Formateur et consultant indépendant Un premier tour dans Visual Studio Code
- 43. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Un premier tour dans Visual Studio Code • Un premier tour dans Visual Studio Code
- 44. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Récup • Un premier tour dans Visual Studio Code
- 45. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Introduction et mise en route Béchir BEJAOUI Formateur et consultant indépendant Création d'environnements sous conda
- 46. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Création d’environnements sous conda • Introduction de la notion d’environnements en Python • Création d’environnements sous conda
- 47. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Création d’environnements sous Conda • A la base, les environnements virtuels Python ont pour objectif principal de créer un contexte isolé pour les projets Python • Le principe d’environnement virtuel résout le dilemme “le projet A dépend de la version 1.x, cependant, le projet Y nécessite la version 4.x”, par conséquent, il garde le répertoire site-packages global propre et gérable Projet A Projet B Projet C VERSION 1.0 Projet A Projet B Projet C VERSION 2.0 VERSION 3.0VERSION 1.0 VERSION 1.0 VERSION 1.0 Projet A Projet B Projet C VERSION 2.0 VERSION 3.0VERSION 1.0 Projet C VERSION 1.0 Virtual env 1 Virtual env 2
- 48. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Récup • Introduction de la notion d’environnements en Python • Création d’environnements sous conda
- 49. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Python les abc pour bien démarrer Béchir BEJAOUI Formateur et consultant indépendant Python la calculatrice
- 50. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Python la calculatrice • Python la calculatrice
- 51. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Récup • Python la calculatrice
- 52. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Python les abc pour bien démarrer Béchir BEJAOUI Formateur et consultant indépendant Présentation des types sous Python
- 53. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Présentation des types sous Python • Présentation des types sous Python
- 54. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Récup • Présentation des types sous Python
- 55. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Python les abc pour bien démarrer Béchir BEJAOUI Formateur et consultant indépendant Les opérations sur les types numériques
- 56. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Les opérations sur les types numériques • Les opérations sur des types numériques
- 57. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Récup • Les opérations sur des types numériques
- 58. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Python les abc pour bien démarrer Béchir BEJAOUI Formateur et consultant indépendant Les variables, constantes et littéraux
- 59. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Les variables, constantes et littéraux • Les variables, constantes et littéraux en action • Variables vs constantes comprendre de quoi il s’agit
- 60. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Les variables, constantes et littéraux
- 61. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Les variables, constantes et littéraux
- 62. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Les variables, constantes et littéraux
- 63. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Les variables, constantes et littéraux
- 64. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Les variables, constantes et littéraux Variable
- 65. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Récup • Les variables, constantes et littéraux en action • Variables vs constantes comprendre de quoi il s’agit
- 66. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Python les abc pour bien démarrer Béchir BEJAOUI Formateur et consultant indépendant Les séquences
- 67. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Les séquences • Les tuples ( ) • Les listes [ ] • Les dictionnaires { } • Les tableaux array( ) • Les Sets { }
- 68. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Récup • Les tuples ( ) • Les listes [ ] • Les dictionnaires { } • Les tableaux array( ) • Les Sets { }
- 69. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Python les abc pour bien démarrer Béchir BEJAOUI Formateur et consultant indépendant Les séquences
- 70. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Les séquences • Les tuples ( ) • Les listes [ ] • Les dictionnaires { } • Les tableaux array( ) • Les Sets { }
- 71. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Récup • Les tuples ( ) • Les listes [ ] • Les dictionnaires { } • Les tableaux array( ) • Les Sets { }
- 72. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Python les abc pour bien démarrer Béchir BEJAOUI Formateur et consultant indépendant Les séquences
- 73. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Les séquences • Les tuples ( ) • Les listes [ ] • Les dictionnaires { } • Les tableaux array( ) • Les Sets { }
- 74. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Récup • Les tuples ( ) • Les listes [ ] • Les dictionnaires { } • Les tableaux array( ) • Les Sets { }
- 75. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Python les abc pour bien démarrer Béchir BEJAOUI Formateur et consultant indépendant Les séquences
- 76. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Les séquences • Les tuples ( ) • Les listes [ ] • Les dictionnaires { } • Les tableaux array( ) • Les Sets { }
- 77. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Récup • Les tuples ( ) • Les listes [ ] • Les dictionnaires { } • Les tableaux array( ) • Les Sets { }
- 78. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Python les abc pour bien démarrer Béchir BEJAOUI Formateur et consultant indépendant Les séquences
- 79. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Les séquences • Les tuples ( ) • Les listes [ ] • Les dictionnaires { } • Les tableaux array( ) • Les Sets { }
- 80. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Récup • Les tuples ( ) • Les listes [ ] • Les dictionnaires { } • Les tableaux array( ) • Les Sets { }
- 81. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Python les abc pour bien démarrer Béchir BEJAOUI Formateur et consultant indépendant Les chaines
- 82. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Les chaines • La manipulation des chaines
- 83. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Récup • La manipulation des chaines
- 84. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Python les abc pour bien démarrer Béchir BEJAOUI Formateur et consultant indépendant Les dates & les temps
- 85. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Les dates & temps • La manipulation des dates et les temps
- 86. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Les dates & temps • Le module datetime • Le module time • Le module calendar
- 87. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Récup • La manipulation des dates et les temps
- 88. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Python les abc pour bien démarrer Béchir BEJAOUI Formateur et consultant indépendant Les structures conditionnelles
- 89. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Les structures conditionnelles • La structures conditionnelles
- 90. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Récup • La structures conditionnelles
- 91. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Python les abc pour bien démarrer Béchir BEJAOUI Formateur et consultant indépendant Les structures itératives
- 92. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Les structures itératives • Les structures itératives
- 93. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Récup • Les structures itératives
- 94. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Python les abc pour bien démarrer Béchir BEJAOUI Formateur et consultant indépendant Les fonctions & expressions Lambda
- 95. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Les fonctions et expressions Lambda • Première définition des fonctions • Définition des paramètres • Définition des expressions Lambda • Définition et utilisation des variables • Une première découverte des méthodes imbriquées
- 96. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Récup • Première définition des fonctions • Définition des paramètres • Définition des expressions Lambda • Définition et utilisation des variables • Une première découverte des méthodes imbriquées
- 97. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Python les abc pour bien démarrer Béchir BEJAOUI Formateur et consultant indépendant Les fonctions & expressions Lambda Le passage des paramètres
- 98. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Les fonctions et expressions Lambda • Première définition des fonctions • Définition des paramètres • Définition des expressions Lambda • Définition et utilisation des variables • Une première découverte des méthodes imbriquées
- 99. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Récup • Première définition des fonctions • Définition des paramètres • Définition des expressions Lambda • Définition et utilisation des variables • Une première découverte des méthodes imbriquées
- 100. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Python les abc pour bien démarrer Béchir BEJAOUI Formateur et consultant indépendant Les fonctions & expressions Lambda Le passage des paramètres Partie II
- 101. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Les fonctions et expressions Lambda • Première définition des fonctions • Définition des paramètres • Définition des expressions Lambda • Définition et utilisation des variables • Une première découverte des méthodes imbriquées
- 102. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Récup • Première définition des fonctions • Définition des paramètres • Définition des expressions Lambda • Définition et utilisation des variables • Une première découverte des méthodes imbriquées
- 103. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Python les abc pour bien démarrer Béchir BEJAOUI Formateur et consultant indépendant Les fonctions & expressions Lambda Les expressions Lambda
- 104. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Les fonctions et expressions Lambda • Première définition des fonctions • Définition des paramètres • Définition des expressions Lambda • Définition et utilisation des variables • Une première découverte des méthodes imbriquées
- 105. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Récup • Première définition des fonctions • Définition des paramètres • Définition des expressions Lambda • Définition et utilisation des variables • Une première découverte des méthodes imbriquées
- 106. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Python les abc pour bien démarrer Béchir BEJAOUI Formateur et consultant indépendant Les fonctions & expressions Lambda Les variables globales & locales
- 107. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Les fonctions et expressions Lambda • Première définition des fonctions • Définition des paramètres • Définition des expressions Lambda • Définition et utilisation des variables • Une première découverte des méthodes imbriquées
- 108. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Récup • Première définition des fonctions • Définition des paramètres • Définition des expressions Lambda • Définition et utilisation des variables • Une première découverte des méthodes imbriquées
- 109. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Python les abc pour bien démarrer Béchir BEJAOUI Formateur et consultant indépendant Les fonctions & expressions Lambda Les fonctions imbriquées
- 110. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Les fonctions et expressions Lambda • Première définition des fonctions • Définition des paramètres • Définition des expressions Lambda • Définition et utilisation des variables • Une première découverte des méthodes imbriquées
- 111. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Récup • Première définition des fonctions • Définition des paramètres • Définition des expressions Lambda • Définition et utilisation des variables • Une première découverte des méthodes imbriquées
- 112. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Python les abc pour bien démarrer Béchir BEJAOUI Formateur et consultant indépendant Gérer les erreurs
- 113. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Gérer les erreurs • La gestion des erreurs et des exceptions
- 114. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Récup • La gestion des erreurs et des exceptions
- 115. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Python les abc pour bien démarrer Béchir BEJAOUI Formateur et consultant indépendant Importation et création des modules
- 116. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Importer et créer les modules • Les modules c’est quoi exactement • Importer les modules • Créer les modules
- 117. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Importer et créer les modules Les catégories de modules :
- 118. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Récup • Les modules c’est quoi exactement • Importer les modules • Créer les modules
- 119. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Python les abc pour bien démarrer Béchir BEJAOUI Formateur et consultant indépendant Importation et création des modules Créer des modules personnalisés
- 120. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Importer et créer les modules • Les modules c’est quoi exactement • Importer les modules • Créer les modules
- 121. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Importer et créer les modules Les catégories de modules :
- 122. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Récup • Les modules c’est quoi exactement • Importer les modules • Créer les modules
- 123. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Python les abc pour bien démarrer Béchir BEJAOUI Formateur et consultant indépendant Importation et création des modules Créer des modules personnalisés
- 124. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Importer et créer les modules • Les modules c’est quoi exactement • Importer les modules • Créer les modules
- 125. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Importer et créer les modules Les catégories de modules :
- 126. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Récup • Les modules c’est quoi exactement • Importer les modules • Créer les modules
- 127. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Python les abc pour bien démarrer Béchir BEJAOUI Formateur et consultant indépendant Création des packages
- 128. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Création des packages • Structure d’un package Python
- 129. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Création des packages Un package Python en général: Package Sous-package 1 Module1 Module2 Module3 Module N Sous-package 2 Sous-package 3 __init__.py setup.py Module1 Module N __init__.py __init__.py __init__.py
- 130. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Création des packages Un package Python conda: Package Sous-package 1 Module1 Module2 Module3 Module N Sous-package 2 Sous-package 3 __init__.py setup.py bld.bat meta.yaml Module1 Module N
- 131. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Création des packages Package Sous-package 1 Module1 Module2 Module3 Module N Sous-package 2 Sous-package 3 __init__.py setup.py bld.sh meta.yaml Module1 Module N Un package Python conda:
- 132. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Récup • Structure d’un package Python
- 133. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Le Bilan Python les abc Béchir BEJAOUI Formateur et consultant indépendant
- 134. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Le Bilan de la première partie 1. Chapitre introductif 2. Chapitre un premier contact avec Python 3. Chapitre les séquences en Python 5. Chapitre les flux d’exécution en Python 4. Chapitre les types chaines et dates
- 135. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Le Bilan de la première partie 6. Chapitre les fonctions en Python 7. Chapitre Les erreurs et leur gestion en Python 8. Chapitre Les modules et Packages en Python 9. Le bilan
- 136. Maîtriser les Data Sciences avec Python Language Prepared for you with love