Apprendre la data science par la pratique avec Python !

1. 002 -Présentation et installation d’Anaconda.mp49.08MB
2. 003 -Découverte d’Anaconda.mp49.33MB
3. 004 -Maîtrise du notebook Jupyter - les bases.mp417.66MB
4. 005 -Maîtrise du notebook Jupyter - enregistrer son travail.mp44.71MB
5. 006 -Introduction.mp42.91MB
6. 007 -Concept de variable et déclaration d’une variable.mp420.44MB
7. 008 -Concept de type de variable.mp47.52MB
8. 009 -Les chiffres et les opérateurs mathématiques.mp411.79MB
9. 010 -Les strings et les opérateurs.mp414.19MB
10. 011 -Vérifier et modifier le type d’une variable.mp413.04MB
11. 012 -Maîtrise de jupyter notebook - session 2.mp412.2MB
12. 013 -Présentation exercices.mp42.2MB
13. 014 -Corrections exercices.mp423.9MB
14. 015 -Les conditions logiques.mp413.23MB
15. 016 -La structure des conditions.mp417.81MB
16. 017 -Présentation exercices.mp46.29MB
17. 018 -Corrections exercices.mp46.85MB
18. 019 -Corrections exercices (fin).mp45.29MB
19. 020 -Concept et déclaration d'une liste en Python.mp47.54MB
20. 021 -Consultation et analyse d'une liste.mp418.78MB
21. 022 -Manipulations d'une liste.mp49.45MB
22. 023 -Travaux pratiques - tout le monde à bord ! Analyse des données du Titanic !.mp49.35MB
23. 024 -Correction travaux pratiques.mp420.16MB
24. 025 -Qu’est ce qu’un dictionnaire %3F.mp47.74MB
25. 026 -Navigation et manipulation sur un dictionnaire.mp412.89MB
26. 027 -Les dictionnaires multi-valeurs.mp410.1MB
27. 028 -Travaux pratiques - brisons la glace ! Analyse des données du Titanic !.mp44.9MB
28. 029 -Correction travaux pratiques.mp48.4MB
29. 030 -Concept des boucles avec While.mp415.94MB
30. 031 -La boucle For.mp410.28MB
31. 032 -Création de listes de chiffres.mp47.14MB
32. 033 -Le concept de fonction.mp47.89MB
33. 034 -Les paramètres de fonctions.mp45.96MB
34. 035 -%22Return%22 dans les fonctions.mp46.47MB
35. 036 -Les paramètres optionnels.mp45.35MB
36. 037 -TP - les boucles et les fonctions d'abord ! Analyse des données du Titanic !.mp44.48MB
37. 038 -Corrections exercices.mp427.35MB
38. 039 -Importer et utiliser une librairie.mp414.93MB
39. 040 -Utiliser le gestionnaire PIP.mp49.22MB
40. 041 -Créer un tableau et sélectionner des valeurs.mp417.2MB
41. 042 -Faire des opérations dans un tableau.mp410.39MB
42. 043 -Analyser un tableau.mp410.99MB
43. 044 -Manipuler un tableau.mp410.27MB
44. 045 -La fonction %22Arrange%22.mp45.88MB
45. 046 -TP ! Analyse des boissons délivrées dans les Starbucks.mp45.51MB
46. 047 -Correction travaux pratiques.mp421.42MB
47. 048 -Créer votre premier Dataframe.mp421.2MB
48. 049 -Comprendre la composition d'un Dataframe.mp414.06MB
49. 050 -Navigation dans un Dataframe.mp416.02MB
50. 051 -Faire une boucle dans un Dataframe.mp47.74MB
51. 052 -Le Data cleaning.mp427.75MB
52. 053 -Les premières analyses avec Pandas.mp430.97MB
53. 054 -Introduction au feature modeling.mp428.22MB
54. 055 -Rassembler plusieurs jeux de données dans un Dataframe.mp419.94MB
55. 056 -Gestion des dates dans un Dataframe.mp439.87MB
56. 057 -Modifier le paramétrage de Pandas.mp45.72MB
57. 058 -TP ! Partons faire un peu de shopping sur un site e-commerce !.mp410.17MB
58. 059 -Correction travaux pratiques.mp432.79MB
59. 060 -Créer son premier graphique.mp417.17MB
60. 061 -Apprendre à gérer le multi graph.mp423.27MB
61. 062 -Le bar chart.mp426.43MB
62. 063 -L'histogramme de répartition.mp48.39MB
63. 064 -Le nuage de points et scatter matrix.mp412.63MB
64. 065 -La librairie Seaborn.mp421.99MB
65. 066 -TP ! Quel est ton Digimon préféré %3F.mp46.92MB
66. 067 -Corrections exercices.mp422.78MB
67. 068 -Qu'est ce qu'une API %3F.mp419.61MB
68. 069 -Qu'est ce que le format Json %3F.mp413.06MB
69. 070 -Comment requêter une API en Python %3F.mp418.49MB
70. 071 -Transformer du Json en Dataframe.mp425.31MB
71. 072 -Dynamiser le paramétrage de vos appels API.mp415.65MB
72. 073 -TP ! Récupérez des Data sur les pays du monde !.mp43.11MB
73. 074 -Correction travaux pratiques.mp421.81MB
74. 075 -Qu'est ce que le web scraping %3F.mp417.44MB
75. 076 -La librairie %22Beautifulsoup%22.mp443.75MB
76. 077 -TP ! Crawler un site e-commerce pour récupérer des données sur les produits !.mp44.83MB
77. 078 -Correction travaux pratiques.mp424.92MB
78. 079 -Introduction au SQL.mp429.29MB
79. 080 -Faire des filtres du votre base de données.mp417.87MB
80. 081 -Faire des tris.mp46.94MB
81. 082 -Faire des calculs en SQL.mp412.13MB
82. 083 -Group by et les Alias.mp410.39MB
83. 084 -les concepts de clé primaire et étrangère.mp415.73MB
84. 085 -Faire des jointures en SQL.mp427.52MB
85. 086 -TP - analyser les parcours des velib' de San Fransisco.mp43.51MB
86. 087 -Correction travaux pratiques.mp430.25MB
87. 088 -Les types de variables.mp413.96MB
88. 089 -Les statistiques de base.mp431.09MB
89. 090 -Qu'est ce que la loi normale.mp422.41MB
90. 091 -Calculer la corrélation entre 2 variables.mp417.56MB
91. 092 -Le concept du machine learning.mp49.95MB
92. 093 -Comprendre le type de problème à résoudre.mp417.55MB
93. 094 -Le data cleaning - analyse de la valeur à prédire.mp426.74MB
94. 095 -Le data cleaning - vérifier le format des colonnes.mp411.82MB
95. 096 -Le data cleaning - gestion des valeurs manquantes.mp429.46MB
96. 097 -Le data cleaning - corriger problème de logique de certaines colonnes.mp47.15MB
97. 098 -le data modeling.mp47.57MB
98. 099 -Concept de la régression linéaire.mp427.06MB
99. 100 -Spliter le jeu de donnés entre entrainement et test.mp419.13MB
100. 101 -Créer son premier modèle uni-varié.mp416.93MB
101. 102 -La normalisation des variables.mp412.32MB
102. 103 -Mise en pratique de la normalisation des variables.mp417.2MB
103. 104 -Le dilemme biais-Variance.mp438.74MB
104. 105 -La gestion des variables avec catégories.mp430.33MB
105. 106 -TP ! Estimer les frais de santé d'une personne en fonction de ses caractéristiqu.mp43.42MB
106. 107 -Correction travaux pratiques.mp435.35MB
107. 001 -Quest ce que la data science .mp42.35MB