Introduction
  • Qu'est ce que la data science ?
Installation et première prise en main de l’environnement de travail
  • Présentation et installation d’Anaconda
  • Découverte d’Anaconda
  • Maîtrise du notebook Jupyter : les bases
  • Maîtrise du notebook Jupyter : enregistrer son travail
Les bases du langage Python
  • Introduction
  • Concept de variable et déclaration d’une variable
  • Concept de type de variable
  • Les chiffres et les opérateurs mathématiques
  • Les strings et les opérateurs
  • Vérifier et modifier le type d’une variable
  • Maîtrise de jupyter notebook : session 2
  • Présentation exercices
  • Corrections exercices
Les conditions
  • Les conditions logiques
  • La structure des conditions
  • Présentation exercices
  • Corrections exercices
  • Corrections exercices (fin)
Les listes
  • Concept et déclaration d'une liste en Python
  • Consultation et analyse d'une liste
  • Manipulations d'une liste
  • Travaux pratiques : tout le monde à bord ! Analyse des données du Titanic !
  • Correction travaux pratiques
Les dictionnaires
  • Qu’est ce qu’un dictionnaire ?
  • Navigation et manipulation sur un dictionnaire
  • Les dictionnaires multi-valeurs
  • Travaux pratiques : brisons la glace ! Analyse des données du Titanic !
  • Correction travaux pratiques
Les boucles
  • Concept des boucles avec While
  • La boucle For
  • Création de listes de chiffres
Les fonctions
  • Le concept de fonction
  • Les paramètres de fonctions
  • "Return" dans les fonctions
  • Les paramètres optionnels
  • TP : les boucles et les fonctions d'abord ! Analyse des données du Titanic !
  • Correction travaux pratiques
Les librairies
  • Importer et utiliser une librairie
  • Utiliser le gestionnaire PIP
Maîtriser la librairie Numpy
  • Créer un tableau et sélectionner des valeurs
  • Faire des opérations dans un tableau
  • Analyser un tableau
  • Manipuler un tableau
  • La fonction "Arrange"
  • TP ! Analyse des boissons délivrées dans les Starbucks
  • Correction travaux pratiques
Maîtriser la librairie Pandas
  • Créer votre premier Dataframe
  • Comprendre la composition d'un Dataframe
  • Navigation dans un Dataframe
  • Faire une boucle dans un Dataframe
  • Le Data cleaning
  • Les premières analyses avec Pandas
  • Introduction au feature modeling
  • Rassembler plusieurs jeux de données dans un Dataframe
  • La gestion des dates
  • Modifier le paramétrage de Pandas
  • TP ! Partons faire un peu de shopping sur un site e-commerce !
  • Correction travaux pratiques
Apprendre la Data visualisation
  • Créer son premier graphique
  • Apprendre à gérer le multi graph
  • Le bar chart
  • L'histogramme de répartition
  • Le nuage de points et scatter matrix
  • La librairie Seaborn
  • TP ! Quel est ton Digimon préféré ?
  • Corrections exercices
Maîtriser les APi pour extraire de la data !
  • Qu'est ce qu'une API ?
  • Qu'est ce que le format Json ?
  • Comment requêter une API en Python ?
  • Transformer du Json en Dataframe
  • Dynamiser le paramétrage de vos appels API
  • TP ! Récupérez des Data sur les pays du monde !
  • Correction travaux pratiques
Apprendre le Web scraping
  • Qu'est ce que le web scraping ?
  • La librairie "Beautifulsoup"
  • TP ! Crawler un site e-commerce pour récupérer des données sur les produits !
  • Correction travaux pratiques
Maîtriser le langage SQL
  • Introduction au SQL
  • Faire des filtres du votre base de données
  • Faire des tris
  • Faire des calculs en SQL
  • Group by et les Alias
  • les concepts de clé primaire et étrangère
  • Faire des jointures en SQL