INTRODUCTION AUX DATA ANALYSIS PY
CHAPITRE 01 - PRELIMINAIRES
CHAPITRE 02 - BASE DU LANGAGE PYTHON ET JUPYTER NOTEBOOKS
CHAPITRE 03 - STRUCTURES DE DONNEES INTEGRES, LES FONCTIONS ET LES FICHIERS
CHAPITRE 04 - LES BASES DE NUMPY
CHAPITRE 05 - INTRODUCTION A PANDAS
CHAPITRE 06 - LES METHODES DE CHARGEMENT, DE STOCKAGE ET DE FORMATS DE FICHIERS DE DONNEES
CHAPITRE 07 - LE NETTOYAGE ET LA PREPARATION DES DONNEES
CHAPITRE 08 - LES TECHNIQUES DE MANIPULATION DE DONNEES (DATA WRANGLING)
CHAPITRE 09 - LA CREATION DE GRAPHIQUES ET LA VISUALISATION DES DONNEES
CHAPITRE 10 - AGREGATION DES DONNEES ET LES OPERATIONS DE REGROUPEMENT
CHAPITRE 11 - LES SERIES TEMPORELLES
CHAPITRE 12 - LES BIBLIOTHEQUES DE MODELISATION EN PYTHON
CHAPITRE 13 - EXEMPLES CONCRETS D'ANALYSE DES DONNEES

Préparation

Dans le chapitre 2, les concepts fondamentaux du langage Python, ainsi que l’utilisation d’IPython et des Jupyter Notebooks pour le développement interactif sont introduits. Ce chapitre est essentiel pour établir une base solide dans l’utilisation de Python pour l’analyse de données. Voici une explication des sections clés :

L’interpréteur Python

L’interpréteur Python est un programme qui exécute le code Python ligne par ligne. Cette section explique comment démarrer l’interpréteur Python à partir de la ligne de commande ou en utilisant un environnement de développement intégré (IDE). L’interpréteur permet aux utilisateurs d’interagir directement avec le code Python, offrant un moyen rapide de tester et de déboguer des fragments de code. Il est particulièrement utile pour expérimenter avec Python de manière interactive et pour apprendre les bases du langage.

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