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Utiliser les fichiers d'exercice

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Transcription

Si vous avez accès au fichier d'exercices de cette formation c'est très très simple. La formation a trois chapitres. Dans le premier chapitre on va apprendre à utiliser l'interface et puis IPython. On va faire des petits morceaux de code. Dans le deuxième chapitre on va faire des petits morceaux de code également. Ça vaut pas forcément la peine d'avoir ce code parce que vous pouvez très aisément le saisir à nouveau. C'est une ou deux lignes et puis ça vous fait pratiquer Numpy. Par contre, je vais utiliser pour le chapitre deux, vous retrouverez dans les fichiers d'exercices au niveau chapitre deux un fichier csv qu'on importe dans la formation. Donc je vous l'ai donné ici. Il est tiré de sources Open Data du site Open Data du gouvernement français mais j'ai extrait d'un fichier Excel déjà un csv beaucoup plus simple. Donc, vous l'avez ici. Chapitre trois, on va voir Pandas. Alors, ce que j'ai fait, c'est le fichier Excel tiré également de sources Open Data de France de façon à ce que vous puissiez le manipuler comme je le manipule dans les vidéos de formation. Et puis vous avez ce à quoi on va aboutir à la fin, c'est-à-dire un Jupyter Notebook qui est ici, donc c'est un IPython Notebook mais on va l'utiliser sous forme de Notebook Jupyter. Et puis tout ce que vous avez à faire finalement c'est lorsque vous aurez installé Anaconda et bien vous ouvrez ici Jupyter Notebook. Vous vous rendez avec le navigateur à l'endroit -ici vous avez bien sûr une arborescence de fichiers où se trouve votre fichier- et puis vous l'avez ici vous l'ouvrez et puis voilà vous pouvez manipuler les quelques lignes de code il vous suffit simplement de faire attention à ce que le fichier Excel soit au bon endroit. Vous avez ici un change directory pour vous positionner au bon endroit pour pouvoir l'ouvrir. Donc voilà ça vous permet de suivre les derniers éléments du code qu'on va voir dans cette formation.

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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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