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Vous verrez dans cette vidéo ce qu'est la science des données et comment elle s'inscrit dans le paysage informatique d'aujourd'hui.
02:26

Transcription

Avant de commencer pratiquement, juste quelques mots sur ce qu'on appelle la Data Science ou science des données. Alors, on traduit assez rarement Data Science d'ailleurs. On peut dire science des données en français mais on l'utilise souvent en anglais. Alors si vous êtes sur LinkedIn, ou si vous suivez un peu l'actualité informatique, si vous regardez les livres qui paraissent, enfin bref, à moins d'être complètement déconnectés d'Internet et du monde informatique, vous avez entendu parler de Data Science. La Data Science c'est une discipline qui mélange un peu la programmation. Alors ici on va utiliser Python aussi bien IPython qui est un environnement interactif. Si je regarde ici on va utiliser IPython donc dans une console, mais on va utiliser des bibliothèques comme Numpy ou des bibliothèques comme Pandas qui sont des bibliothèques qui se chargent sur Python et qui offrent tout un panel d'outils d'analyse de données et de mathématiques. C'est un peu l'équivalent de choses comme Matlab par exemple avec une analyse des données généraliste et mathématique. Donc, on a de la statistique, on a des mathématiques, on a de la visualisation des données et on va s'emparer de sources de données diverses qu'elles soient petites, qu'elles viennent d'une feuille Excel, ou très grandes, d'un cluster Hadoop par exemple, qui va stocker ce qu'on appelle du Big Data. Et puis on va analyser ces données. Ici, on va le faire de façon interactive en utilisant Anaconda Navigator c'est-à-dire principalement IPython et les bibliothèques Numpy et Pandas, comme je viens de vous le dire, mais le Data Scientist fait cette analyse interactive avec les outils qu'il connaît, il bâtit des modèles, cherche des données. Et puis ensuite normalement son boulot c'est d'industrialiser tout ça pour l'afficher, pour le donner, pour le communiquer au reste de l'entreprise ou aux gens qui ont besoin de ces données. Donc on va voir dans cette formation les fondamentaux des outils qu'on va utiliser avec Python. On va utiliser le Notebook par exemple pour faire de l'affichage, on va faire des graphes avec matplotlib, donc on va utiliser tous ces outils pour avoir une compréhension générale de comment on fait de la Data Science avec Python.

Découvrir la data science avec Python

Prenez en main les outils utilisés pour la data science avec Python, d'un point de vue technique. Pour cela, explorez les deux bibliothèques importantes, NumPy et Pandas.

2h16 (25 vidéos)
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Date de parution :25 août 2016

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