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Linkedin Learning Python L'analyse de données [Mp4 + Ypynb ressources][2019]

01 - Introduction

01 - Bienvenue dans « Python L'analyse de données ».mp4	MP4	5.35 MB
02 - Comprendre les enjeux de cette formation.mp4	MP4	6.36 MB
03 - Installer Python.mp4	MP4	7.71 MB

02 - Passer en revue les structures de données en Python

01 - Effectuer des opérations basiques sur les listes.mp4	MP4	6.81 MB
02 - Effectuer des opérations avancées sur les listes.mp4	MP4	7.27 MB
03 - Tirer parti des dictionnaires.mp4	MP4	6.82 MB
04 - Découvrir les compréhensions.mp4	MP4	7.1 MB

03 - Utiliser la bibliothèque NumPy

01 - Aborder NumPy.mp4	MP4	6.18 MB
02 - Découvrir les tableaux NumPy.mp4	MP4	7.34 MB
03 - Concaténer ou diviser les tableaux.mp4	MP4	9.02 MB
04 - Calculer avec les tableaux NumPy.mp4	MP4	9.34 MB
05 - Utiliser l'indexation fancy.mp4	MP4	6.28 MB
06 - Aborder les agrégations.mp4	MP4	7.31 MB
07 - Trier des valeurs.mp4	MP4	9.21 MB
08 - Structurer ses données.mp4	MP4	5.78 MB
09 - Mettre en application la régression linéaire.mp4	MP4	9.74 MB

04 - Maîtriser la bibliothèque Pandas

01 - S'initier à Pandas et aux objets Series.mp4	MP4	7.56 MB
02 - Découvrir les objets Pandas DataFrame.mp4	MP4	7.84 MB
03 - Indexer et sélectionner des données.mp4	MP4	8.55 MB
04 - Calculer avec Pandas.mp4	MP4	5.59 MB
05 - Manipuler des données manquantes.mp4	MP4	7.48 MB
06 - Concaténer différentes sources de données.mp4	MP4	7.25 MB
07 - Fusionner différentes sources de données.mp4	MP4	8.72 MB
08 - Mettre en place des agrégations.mp4	MP4	8.11 MB
09 - Utiliser les séries temporelles.mp4	MP4	6.36 MB
10 - S'exercer avec Pandas.mp4	MP4	9.06 MB
11 - Finaliser son exercice.mp4	MP4	7.46 MB

05 - Conclusion

MP4

1.93 MB

Ressources

Chapitre_02

Chapitre_03

3_2_NumPy_Découvrons_Tableaux_1.ipynb	IPYNB	5.58 KB
3_2_NumPy_Découvrons_Tableaux_2.ipynb	IPYNB	6.01 KB
3_4_NumPy_Calcul_Tableaux.ipynb	IPYNB	28.93 KB
3_5_NumPy_Index_fancy.ipynb	IPYNB	3.4 KB
3_6_NumPy_Agregation.ipynb	IPYNB	14.66 KB
3_7_tri_Tableau.ipynb	IPYNB	17.62 KB
3_8_NumPy_DonnéeStructurées.ipynb	IPYNB	3.53 KB
3_9_Numpy_EtudeDeCas_1.ipynb	IPYNB	22.12 KB
3_9_Numpy_EtudeDeCas_2.ipynb	IPYNB	40.94 KB

Chapitre_04

4_10_Pandas_EtudeDeCas_1.ipynb	IPYNB	45.11 KB
4_10_Pandas_EtudeDeCas_2.ipynb	IPYNB	55.7 KB
4_1_Pandas_Series.ipynb	IPYNB	4.93 KB
4_2_Pandas_Dataframes.ipynb	IPYNB	10.52 KB
4_3_Pandas_Index.ipynb	IPYNB	17.6 KB
4_4_Pandas_Calculs.ipynb	IPYNB	17.07 KB
4_5_Pandas_DonnéesManquantes.ipynb	IPYNB	14.82 KB
4_6_PandasConcat.ipynb	IPYNB	13.64 KB
4_7_PandasFusion.ipynb	IPYNB	19.78 KB
4_8_PandasAggrega.ipynb	IPYNB	18.71 KB
4_9_Pandas_SériesTemporelles.ipynb	IPYNB	5.76 KB

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