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Fonctions avancées des pandas

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ENG-209: Data science pour ingénieurs avec Python

Ce cours propose une immersion progressive et complète dans le domaine de la Data Science à travers le langage Python. Il guide les étudiants depuis la manipulation de données brutes jusqu'à la modélisation et l'extraction de connaissances utiles à partir ...

Description

Cette séance de cours couvre les fonctions avancées des pandas, y compris la manipulation des données, l'exploration et la visualisation avec Python. L'instructeur guide les étudiants à travers des exercices sur la plate-forme Renku pour pratiquer la manipulation et l'exploration des données, la maîtrise des pandas et des numpy, et la compréhension des opérations groupby. La séance de cours souligne également l'importance de comprendre et de préparer les données, ainsi que le pouvoir des pandas dans la simplification de l'étude des données. Les élèves apprendront la manipulation de l'étiquetage, l'agrégation, les fonctions de regroupement et les erreurs courantes à éviter lorsqu'ils travaillent avec des trames de données.

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Enseignant·e·s (2)

Olivier Verscheure

Enseignement et PhD Cours Data science pour ingénieurs avec Python ENG-209 Ce cours propose une immersion progressive et complète dans le domaine de la Data Science à travers le langage Python. Il guide les étudiants depuis la manipulation de données brutes jusqu'à la modélisation et l'extraction de connaissances utiles à partir de données réelles. Large-scale data science for real-world data COM-490 Ce cours pratique couvre outils et méthodes des data scientists, de la reche

Jean-Philippe Pellet

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Concepts associés (29)

Python (langage)

Python (prononcé ) est un langage de programmation interprété, multiparadigme et multiplateformes. Il favorise la programmation impérative structurée, fonctionnelle et orientée objet. Il est doté d'un typage dynamique fort, d'une gestion automatique de la mémoire par ramasse-miettes et d'un système de gestion d'exceptions ; il est ainsi similaire à Perl, Ruby, Scheme, Smalltalk et Tcl.

History of Python

Python (programming language) The programming language Python was conceived in the late 1980s, and its implementation was started in December 1989 by Guido van Rossum at CWI in the Netherlands as a successor to ABC capable of exception handling and interfacing with the Amoeba operating system. Van Rossum is Python's principal author, and his continuing central role in deciding the direction of Python is reflected in the title given to him by the Python community, Benevolent Dictator for Life (BDFL).

Python syntax and semantics

The syntax of the Python programming language is the set of rules that defines how a Python program will be written and interpreted (by both the runtime system and by human readers). The Python language has many similarities to Perl, C, and Java. However, there are some definite differences between the languages. It supports multiple programming paradigms, including structured, object-oriented programming, and functional programming, and boasts a dynamic type system and automatic memory management.

WxPython

wxPython est une implémentation libre en Python de l'interface de programmation wxWidgets. Cette bibliothèque Python est utilisée pour la création d'interfaces graphiques, et est l'alternative de Tkinter la plus utilisée. wxPython est multiplate-forme, et le même logiciel peut être exécuté sur Windows, UNIX et apparentés, et MacOS sans modification. Pour la création et gestion des widgets, l'interface de programmation du système d'exploitation hôte est utilisée le plus possible, ce qui donne une apparence native à l'application.

Jupyter

Jupyter est une application web utilisée pour programmer dans plus de 40 langages de programmation, dont Python, Julia, Ruby, R, ou encore Scala. C'est un projet communautaire dont l'objectif est de développer des logiciels libres, des formats ouverts et des services pour l'informatique interactive. Jupyter est une évolution du projet IPython. Jupyter permet de réaliser des calepins ou notebooks, c'est-à-dire des programmes contenant à la fois du texte, simple ou enrichi typographiquement et sémantiquement grace au langage à balises simplifié Markdown, et du code, lignes sources et résultats d'exécution.

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Couvre les techniques de querelles de données en utilisant Apache Hive pour une gestion efficace des big data.

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Couvre l'analyse des données sur la pollution atmosphérique, en se concentrant sur les bases de R, en visualisant des séries chronologiques et en créant des résumés des concentrations de polluants.

Écosystèmes Big Data : technologies et défis

Couvre les fondamentaux des écosystèmes de big data, en se concentrant sur les technologies, les défis et les exercices pratiques avec le HDFS d'Hadoop.

Types booléens et structures de contrôle

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Introduit des outils collaboratifs de science des données comme Git et Docker, en mettant l'accent sur le travail d'équipe et les exercices pratiques pour un apprentissage efficace.

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