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LINKEDIN - Python pour la data science 2021 WEB 720p Fr x264

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LINKEDIN - Python pour la data science 2021 WEB 720p Fr x264 (Size: 950.33 MB)
  01_contenu
  01. Introduction
  01. Bienvenue dans « Python pour la data science ».mp4 12.26 MB
  02. Aborder le langage Python
  01. Comprendre l'importance de la data science.mp4 26.64 MB
  02. Expliquer le choix de Python.mp4 13.56 MB
  03. Installer Python.mp4 14.97 MB
  03. Mener des opérations basiques
  01. Effectuer des opérations basiques sur les listes.mp4 16.1 MB
  02. Effectuer des opérations avancées sur les listes.mp4 19.37 MB
  03. Tirer parti des dictionnaires.mp4 18.46 MB
  04. Découvrir les compréhensions.mp4 18.85 MB
  04. Charger et préparer les données
  01. Comprendre l'intérêt du prétraitement de données.mp4 20.18 MB
  02. Charger des fichiers Excel et CSV.mp4 16.61 MB
  03. Charger un fichier JSON.mp4 11.28 MB
  04. Interroger une base de données SQL Server.mp4 9.64 MB
  05. Concaténer différentes sources de données.mp4 18.74 MB
  06. Fusionner différentes sources de données.mp4 22.05 MB
  07. Manipuler des données manquantes.mp4 19.01 MB
  08. Maîtriser les statistiques descriptives avec NumPy.mp4 18.65 MB
  09. Maîtriser les statistiques descriptives avec Pandas.mp4 20.76 MB
  05. Manipuler différents types de données
  01. Découvrir différents types de données.mp4 9.99 MB
  02. Manipuler des données quantitatives avec NumPy.mp4 19.69 MB
  03. Aborder les techniques d'encodage.mp4 25.14 MB
  04. Manipuler des données textuelles avec Pandas.mp4 20.16 MB
  05. Manipuler des données textuelles avec NLTK.mp4 28.84 MB
  06. Utiliser les séries temporelles.mp4 16.68 MB
  07. Manipuler des images.mp4 21.72 MB
  06. Aborder la visualisation des données
  01. Découvrir les bases de la visualisation de données.mp4 17.41 MB
  02. Aborder Matplotlib.mp4 18.01 MB
  03. Appréhender Seaborn.mp4 15.72 MB
  04. Découvrir Bokeh.mp4 22.72 MB
  05. Aller plus loin avec Matplotlib.mp4 17.08 MB
  07. S'initier au web scraping
  01. Comprendre le web scraping.mp4 11.65 MB
  02. Explorer un document HTML avec Beautiful Soup.mp4 24.5 MB
  03. Découvrir les objets Tag et NavigableString.mp4 22.54 MB
  04. Aller plus loin avec le web scraping.mp4 25.48 MB
  05. Pratiquer le web scraping.mp4 21.09 MB
  08. Se familiariser avec les algorithmes de machine learning
  01. Comprendre la régression linéaire.mp4 14.64 MB
  02. Mettre en œuvre la régression linéaire.mp4 20.49 MB
  03. Comprendre l'algorithme SVM.mp4 15.81 MB
  04. Utiliser l'algorithme SVM.mp4 19.53 MB
  05. Comprendre la classification naïve bayésienne.mp4 17.6 MB
  06. Pratiquer la classification naïve bayésienne.mp4 24.99 MB
  07. Comprendre l'algorithme des k-moyennes.mp4 13.23 MB
  08. Utiliser l'algorithme des k-moyennes.mp4 21.73 MB
  09. Analyser en composante principale PCA.mp4 24.31 MB
  09. Aborder le deep learning avec Keras et TensorFlow
  01. Comprendre le deep learning.mp4 20.82 MB
  02. Aborder les concepts du deep learning.mp4 11.29 MB
  03. Découvrir les hyperparamètres.mp4 10.52 MB
  04. Comprendre les fonctions d'activation.mp4 19.27 MB
  05. Choisir un optimiseur.mp4 14.23 MB
  06. Découvrir TensorFlow.mp4 14.85 MB
  07. Aborder Keras.mp4 8.98 MB
  08. Comprendre et préparer les données.mp4 17.59 MB
  09. Déployer le modèle.mp4 17.79 MB
  10. Conclusion
  01. Conclure sur Python pour la data science.mp4 3.54 MB
  99_code_source
  Chapitre_01
  installer_importer_librairie.ipynb 9.02 KB
  Chapitre_02
  comp&gen.ipynb 4.36 KB
  dictionnaires.ipynb 5.64 KB
  listes_1.ipynb 7.13 KB
  listes_2.ipynb 6.47 KB
  Chapitre_03
  charger_editer_fichier_excel.ipynb 9.18 KB
  concaténer_différentes_sources_données.ipynb 13.64 KB
  créer_charger_fichier_json.ipynb 3.44 KB
  exemple.xlsx 8.37 KB
  fusionner_différentes_sources_données.ipynb 19.78 KB
  interroger_base_données_sql_server.ipynb 3.67 KB
  manipuler_données_manquantes.ipynb 14.82 KB
  maîtriser_statistiques_descriptives_numpy.ipynb 14.66 KB
  maîtriser_statistiques_descriptives_pandas.ipynb 18.71 KB
  Chapitre_04
  aborder_techniques_encodage.ipynb 12.53 KB
  manipuler_données_images.ipynb 488.85 KB
  manipuler_données_quantitatives_numpy.ipynb 5.58 KB
  manipuler_données_texte_nltk.ipynb 34.11 KB
  manipuler_données_texte_pandas.ipynb 9.04 KB
  utiliser_séries_temporelles.ipynb 5.76 KB
  Chapitre_05
  aller_plus_loin_matplotlib.ipynb 104.33 KB
  decouvrir_bokeh.ipynb 4.4 KB
  decouvrir_matplotlib.ipynb 77.33 KB
  decouvrir_seaborn.ipynb 233.01 KB
  iris.pkl 5.88 KB
  Chapitre_06
  aller_plus_loin_beautifulsoup.ipynb 10.12 KB
  etude_de_cas_beautifulsoup.ipynb 13.26 KB
  introduction_beautifulsoup.ipynb 10.47 KB
  tag_navigablestring_beautifulsoup.ipynb 8.27 KB
  Chapitre_07
  classification_naïve_bayésienne.ipynb 190.87 KB
  kmoyennes.ipynb 97.84 KB
  pca.ipynb 13.78 KB
  regression_lineaire.ipynb 21.12 KB
  svm.ipynb 7.48 KB
  Chapitre_08
  decouvrir_tensorflow.ipynb 6.64 KB
  deep_learning_chargement_données.ipynb 25.79 KB
  deep_learning_déploiement.ipynb 3.28 KB
  99_configuration.txt 4.03 KB
  99_transcription.docx 64.69 KB
  99_vignette.jpg?042148 278.54 KB
  02_code_source
  Chapitre_01
  installer_importer_librairie.ipynb 9.02 KB
  Chapitre_02
  comp&gen.ipynb 4.36 KB
  dictionnaires.ipynb 5.64 KB
  listes_1.ipynb 7.13 KB
  listes_2.ipynb 6.47 KB
  Chapitre_03
  charger_editer_fichier_excel.ipynb 9.18 KB
  concaténer_différentes_sources_données.ipynb 13.64 KB
  créer_charger_fichier_json.ipynb 3.44 KB
  exemple.xlsx 8.37 KB
  fusionner_différentes_sources_données.ipynb 19.78 KB
  interroger_base_données_sql_server.ipynb 3.67 KB
  manipuler_données_manquantes.ipynb 14.82 KB
  maîtriser_statistiques_descriptives_numpy.ipynb 14.66 KB
  maîtriser_statistiques_descriptives_pandas.ipynb 18.71 KB
  Chapitre_04
  aborder_techniques_encodage.ipynb 12.53 KB
  manipuler_données_images.ipynb 488.85 KB
  manipuler_données_quantitatives_numpy.ipynb 5.58 KB
  manipuler_données_texte_nltk.ipynb 34.11 KB
  manipuler_données_texte_pandas.ipynb 9.04 KB
  utiliser_séries_temporelles.ipynb 5.76 KB
  Chapitre_05
  aller_plus_loin_matplotlib.ipynb 104.33 KB
  decouvrir_bokeh.ipynb 4.4 KB
  decouvrir_matplotlib.ipynb 77.33 KB
  decouvrir_seaborn.ipynb 233.01 KB
  iris.pkl 5.88 KB
  Chapitre_06
  aller_plus_loin_beautifulsoup.ipynb 10.12 KB
  etude_de_cas_beautifulsoup.ipynb 13.26 KB
  introduction_beautifulsoup.ipynb 10.47 KB
  tag_navigablestring_beautifulsoup.ipynb 8.27 KB
  Chapitre_07
  classification_naïve_bayésienne.ipynb 190.87 KB
  kmoyennes.ipynb 97.84 KB
  pca.ipynb 13.78 KB
  regression_lineaire.ipynb 21.12 KB
  svm.ipynb 7.48 KB
  Chapitre_08
  decouvrir_tensorflow.ipynb 6.64 KB
  deep_learning_chargement_données.ipynb 25.79 KB
  deep_learning_déploiement.ipynb 3.28 KB
  index.html 15.38 KB
  index_dossier
  OpenSans-Regular.ttf 212.18 KB
  fond_page_general.png 2.11 KB
  style_global.css 6.2 KB

Description



LINKEDIN - Python pour la data science 2021 WEB 720p Fr x264
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Omar Souissi vous invite à le suivre dans cette formation consacrée au langage de programmation Python dans le cadre de la data science. Après un rappel de ce qu'est la data science et du rôle que Python y joue, vous aborderez un certain nombre d'opérations de base et vous procéderez à la collecte, à la manipulation et à la visualisation de différents types de données. Puis, vous vous initierez progressivement au machine learning et, enfin, au deep learning. Vous aborderez tout au long de cette formation des outils et des bibliothèques dédiés comme NumPy, Pandas, Matplotlib et TensorFlow.

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Informations

Parution : 2021
Editeur : Linkedin
Formateur:  Madjid Khichane
Nombre de vidéos: 53
Durée : 3h 02min

Qualité : WEB-DL 720p
Format : MP4
Langue: FR
Codec vidéo: AVC 500 kb/s variable
Codec audio: AAC 160 kb/s

Code source: OUI

NB Fichiers: 134
Poids Total : 950Mo

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