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LINKEDIN - Python pour la data science 2021 WEB 720p Fr x264

01_contenu

01. Introduction

01. Bienvenue dans « Python pour la data science ».mp4

MP4

12.26 MB

02. Aborder le langage Python

01. Comprendre l'importance de la data science.mp4	MP4	26.64 MB
02. Expliquer le choix de Python.mp4	MP4	13.56 MB
03. Installer Python.mp4	MP4	14.97 MB

03. Mener des opérations basiques

01. Effectuer des opérations basiques sur les listes.mp4	MP4	16.1 MB
02. Effectuer des opérations avancées sur les listes.mp4	MP4	19.37 MB
03. Tirer parti des dictionnaires.mp4	MP4	18.46 MB
04. Découvrir les compréhensions.mp4	MP4	18.85 MB

04. Charger et préparer les données

01. Comprendre l'intérêt du prétraitement de données.mp4	MP4	20.18 MB
02. Charger des fichiers Excel et CSV.mp4	MP4	16.61 MB
03. Charger un fichier JSON.mp4	MP4	11.28 MB
04. Interroger une base de données SQL Server.mp4	MP4	9.64 MB
05. Concaténer différentes sources de données.mp4	MP4	18.74 MB
06. Fusionner différentes sources de données.mp4	MP4	22.05 MB
07. Manipuler des données manquantes.mp4	MP4	19.01 MB
08. Maîtriser les statistiques descriptives avec NumPy.mp4	MP4	18.65 MB
09. Maîtriser les statistiques descriptives avec Pandas.mp4	MP4	20.76 MB

05. Manipuler différents types de données

01. Découvrir différents types de données.mp4	MP4	9.99 MB
02. Manipuler des données quantitatives avec NumPy.mp4	MP4	19.69 MB
03. Aborder les techniques d'encodage.mp4	MP4	25.14 MB
04. Manipuler des données textuelles avec Pandas.mp4	MP4	20.16 MB
05. Manipuler des données textuelles avec NLTK.mp4	MP4	28.84 MB
06. Utiliser les séries temporelles.mp4	MP4	16.68 MB
07. Manipuler des images.mp4	MP4	21.72 MB

06. Aborder la visualisation des données

01. Découvrir les bases de la visualisation de données.mp4	MP4	17.41 MB
02. Aborder Matplotlib.mp4	MP4	18.01 MB
03. Appréhender Seaborn.mp4	MP4	15.72 MB
04. Découvrir Bokeh.mp4	MP4	22.72 MB
05. Aller plus loin avec Matplotlib.mp4	MP4	17.08 MB

07. S'initier au web scraping

01. Comprendre le web scraping.mp4	MP4	11.65 MB
02. Explorer un document HTML avec Beautiful Soup.mp4	MP4	24.5 MB
03. Découvrir les objets Tag et NavigableString.mp4	MP4	22.54 MB
04. Aller plus loin avec le web scraping.mp4	MP4	25.48 MB
05. Pratiquer le web scraping.mp4	MP4	21.09 MB

08. Se familiariser avec les algorithmes de machine learning

01. Comprendre la régression linéaire.mp4	MP4	14.64 MB
02. Mettre en œuvre la régression linéaire.mp4	MP4	20.49 MB
03. Comprendre l'algorithme SVM.mp4	MP4	15.81 MB
04. Utiliser l'algorithme SVM.mp4	MP4	19.53 MB
05. Comprendre la classification naïve bayésienne.mp4	MP4	17.6 MB
06. Pratiquer la classification naïve bayésienne.mp4	MP4	24.99 MB
07. Comprendre l'algorithme des k-moyennes.mp4	MP4	13.23 MB
08. Utiliser l'algorithme des k-moyennes.mp4	MP4	21.73 MB
09. Analyser en composante principale PCA.mp4	MP4	24.31 MB

09. Aborder le deep learning avec Keras et TensorFlow

01. Comprendre le deep learning.mp4	MP4	20.82 MB
02. Aborder les concepts du deep learning.mp4	MP4	11.29 MB
03. Découvrir les hyperparamètres.mp4	MP4	10.52 MB
04. Comprendre les fonctions d'activation.mp4	MP4	19.27 MB
05. Choisir un optimiseur.mp4	MP4	14.23 MB
06. Découvrir TensorFlow.mp4	MP4	14.85 MB
07. Aborder Keras.mp4	MP4	8.98 MB
08. Comprendre et préparer les données.mp4	MP4	17.59 MB
09. Déployer le modèle.mp4	MP4	17.79 MB

10. Conclusion

01. Conclure sur Python pour la data science.mp4

MP4

3.54 MB

99_code_source

Chapitre_01

installer_importer_librairie.ipynb

IPYNB

9.02 KB

Chapitre_02

comp&gen.ipynb	IPYNB	4.36 KB
dictionnaires.ipynb	IPYNB	5.64 KB
listes_1.ipynb	IPYNB	7.13 KB
listes_2.ipynb	IPYNB	6.47 KB

Chapitre_03

charger_editer_fichier_excel.ipynb	IPYNB	9.18 KB
concaténer_différentes_sources_données.ipynb	IPYNB	13.64 KB
créer_charger_fichier_json.ipynb	IPYNB	3.44 KB
exemple.xlsx	XLSX	8.37 KB
fusionner_différentes_sources_données.ipynb	IPYNB	19.78 KB
interroger_base_données_sql_server.ipynb	IPYNB	3.67 KB
manipuler_données_manquantes.ipynb	IPYNB	14.82 KB
maîtriser_statistiques_descriptives_numpy.ipynb	IPYNB	14.66 KB
maîtriser_statistiques_descriptives_pandas.ipynb	IPYNB	18.71 KB

Chapitre_04

aborder_techniques_encodage.ipynb	IPYNB	12.53 KB
manipuler_données_images.ipynb	IPYNB	488.85 KB
manipuler_données_quantitatives_numpy.ipynb	IPYNB	5.58 KB
manipuler_données_texte_nltk.ipynb	IPYNB	34.11 KB
manipuler_données_texte_pandas.ipynb	IPYNB	9.04 KB
utiliser_séries_temporelles.ipynb	IPYNB	5.76 KB

Chapitre_05

aller_plus_loin_matplotlib.ipynb	IPYNB	104.33 KB
decouvrir_bokeh.ipynb	IPYNB	4.4 KB
decouvrir_matplotlib.ipynb	IPYNB	77.33 KB
decouvrir_seaborn.ipynb	IPYNB	233.01 KB
iris.pkl	PKL	5.88 KB

Chapitre_06

aller_plus_loin_beautifulsoup.ipynb	IPYNB	10.12 KB
etude_de_cas_beautifulsoup.ipynb	IPYNB	13.26 KB
introduction_beautifulsoup.ipynb	IPYNB	10.47 KB
tag_navigablestring_beautifulsoup.ipynb	IPYNB	8.27 KB

Chapitre_07

classification_naïve_bayésienne.ipynb	IPYNB	190.87 KB
kmoyennes.ipynb	IPYNB	97.84 KB
pca.ipynb	IPYNB	13.78 KB
regression_lineaire.ipynb	IPYNB	21.12 KB
svm.ipynb	IPYNB	7.48 KB

Chapitre_08

decouvrir_tensorflow.ipynb	IPYNB	6.64 KB
deep_learning_chargement_données.ipynb	IPYNB	25.79 KB
deep_learning_déploiement.ipynb	IPYNB	3.28 KB

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Chapitre_05

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Chapitre_07

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Chapitre_08

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index.html

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