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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
文件大小： 1.62 GB
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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