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Apprendre la data science par la pratique avec Python !

种子简介

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