Applied Data Science With Python Full Course 2026 [Free] | Python For Data Science | Simplilearn

Le cours "Applied Data Science with Python" de Simpler vise à doter les participants des compétences nécessaires pour travailler avec les données en utilisant Python, un outil essentiel dans presque toutes les industries aujourd'hui. Le cours débute par une introduction aux bases de Python et à la configuration de l'environnement de travail. Ensuite, il aborde NumPy, une bibliothèque fondamentale pour la manipulation de tableaux (arrays), les opérations mathématiques et la gestion efficace des données en utilisant des concepts tels que les dimensions, la forme, l'indexation, la vectorisation et le broadcasting. Après NumPy, le cours explore Pandas, l'une des bibliothèques les plus importantes en science des données. Les apprenants y découvriront comment travailler avec des séries et des dataframes, organiser et filtrer les données, et gérer des valeurs catégorielles ainsi que des informations de date et d'heure. La visualisation des données est ensuite couverte à l'aide de bibliothèques comme Matplotlib et Seaborn. Les participants apprendront à utiliser divers types de graphiques (nuages de points, histogrammes, boîtes à moustaches, pair plots, cartes de chaleur) pour explorer les modèles, les corrélations, les valeurs aberrantes et les données manquantes. Les fondements mathématiques de la science des données sont également abordés, incluant l'algèbre linéaire, les vecteurs, les matrices et les probabilités. Ces concepts sont cruciaux pour comprendre le fonctionnement interne de la science des données et de l'apprentissage automatique. À la fin du cours, les participants devraient avoir une solide compréhension des concepts fondamentaux nécessaires pour démarrer leur parcours en science des données avec Python. Le parcours d'apprentissage spécifique commence par une introduction à la science des données et ses applications. Il se poursuit avec les bibliothèques avancées de Python, notamment NumPy, en se concentrant sur ses concepts et utilisations. Ensuite, Pandas est étudié pour l'analyse de données, incluant les types, les structures de données et les fonctions. La visualisation des données avec différentes techniques et types de graphiques est la prochaine étape. Un aspect important est l'étude des statistiques et des mathématiques, couvrant les fondamentaux des statistiques, la catégorisation des données, les scalaires, les vecteurs et les distributions de probabilité. Des concepts statistiques avancés et des tests d'hypothèse sont également inclus. Enfin, le cours propose une approche pratique de chargement et d'analyse de jeux de données, incluant le data wrangling et l'ingénierie des caractéristiques (feature engineering). L'intervenant souligne l'importance des exercices pratiques sur Jupyter Notebook, des devoirs quotidiens et d'un projet final. Les supports de cours, incluant les diapositives de l'instructeur, les notebooks, les guides de laboratoire et les jeux de données, sont accessibles via le système de gestion de l'apprentissage (LMS). Le cours met en évidence l'évolution du rôle des données dans la civilisation humaine, passant des gravures rupestres aux données numériques massives de l'ère de l'information et de l'IA. La science des données est décrite comme une révolution, permettant de débloquer la puissance des données, qui sont désormais considérées comme le "nouvel or noir" du monde. L'IA est présentée comme un outil puissant pour accélérer le travail, mais l'implication humaine reste essentielle pour la vérification et l'analyse critique des résultats. Les données sont classées en deux types principaux : catégorielles (par exemple, statut matrimonial, couleur des yeux) et numériques. Les données numériques sont subdivisées en discrètes (éléments comptés) et continues (valeurs pouvant prendre des décimales, comme le poids). Le modèle DIKW (Données, Information, Connaissance, Sagesse) est utilisé pour expliquer comment les données brutes sont transformées en informations traitées, puis en connaissance acquise par l'expérience, et enfin en sagesse pour impacter les décisions commerciales. Un exemple célèbre de Walmart est cité, montrant comment l'analyse de données a révélé des tendances d'achat inattendues (comme les Pop-Tarts aux fraises et la bière) avant un ouragan, prouvant le pouvoir de la science des données au-delà de la logique intuitive. La science des données est un domaine multidisciplinaire, combinant l'informatique, les statistiques, les mathématiques et les méthodes scientifiques pour extraire des informations significatives de données structurées et non structurées (audio, vidéo, fichiers journaux). Ses applications sont vastes, allant des soins de santé (montres connectées pour la prédiction de problèmes de santé) à la finance (évaluation de l'éligibilité aux prêts) et aux moteurs de recherche (recommandations). Le processus de la science des données comprend plusieurs étapes : 1. **Définition du problème** : Comprendre l'objectif de l'analyse. 2. **Collecte des données** : Rassembler des ensembles de données fiables et authentiques. 3. **Nettoyage et exploration des données** : Gérer les valeurs manquantes, les valeurs aberrantes et les incohérences, puis explorer les données pour obtenir des aperçus. 4. **Ingénierie des caractéristiques (Feature Engineering)** : Transformer les données (par exemple, convertir des données catégorielles en numériques, effectuer la mise à l'échelle) pour les rendre adaptées aux modèles. 5. **Construction et entraînement du modèle** (couvert dans des cours d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond). 6. **Évaluation et déploiement du modèle** (couvert dans des cours d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond). Python est le langage préféré pour la science des données en raison de sa lisibilité, de sa nature interprétée, de son support de la programmation orientée objet, de sa facilité d'utilisation, de sa scalabilité et de la richesse de ses bibliothèques (NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, SciPy, StatsModels, Scikit-learn). Il est également compatible avec tous les principaux systèmes d'exploitation et bénéficie d'une vaste communauté open-source. Les bibliothèques clés couvertes dans le cours incluent : - **NumPy** : Pour le calcul scientifique, supportant les tableaux multidimensionnels et les opérations mathématiques. - **Pandas** : Pour le stockage et la manipulation efficaces des données structurées. - **SciPy** : Une bibliothèque open-source de Python scientifique construite sur NumPy, utilisée pour implémenter des formules scientifiques. - **StatsModels** : Pour l'estimation de modèles statistiques et l'exploration de données statistiques. - **Scikit-learn** : Une bibliothèque d'apprentissage automatique open-source, connue pour sa simplicité. - **Matplotlib** : Pour la création de visualisations statiques, animées et interactives (graphiques linéaires, nuages de points, diagrammes à barres, histogrammes, diagrammes circulaires). - **Seaborn** : Une bibliothèque de visualisation de données basée sur Matplotlib, offrant des styles par défaut et des palettes de couleurs plus attrayantes. - **Plotly** : Pour créer des graphiques interactifs de qualité publication, adaptés aux applications web. Le cours aborde différents types de graphiques et leur utilisation : - **Graphique linéaire** : Pour visualiser les tendances et les relations entre deux variables au fil du temps (par exemple, rapports météorologiques, marchés boursiers). - **Nuage de points** : Pour analyser la relation entre deux variables numériques (par exemple, taille et poids). - **Diagramme en aires (Stack Plot)** : Pour représenter des totaux cumulatifs ou des proportions au fil du temps. - **Diagramme à barres** : Pour comparer des données catégorielles (par exemple, ventes par catégorie). - **Histogramme** : Pour visualiser la distribution de données numériques continues, en divisant les valeurs en "bins" (intervalles). - **Diagramme circulaire (Pie Chart)** : Pour montrer les proportions d'un tout (par exemple, parts de marché). NumPy est particulièrement mis en avant pour sa rapidité et son efficacité par rapport aux listes Python traditionnelles. Les tableaux NumPy stockent les données directement dans des emplacements mémoire contigus, ce qui accélère l'accès aux éléments. Ils sont homogènes, c'est-à-dire qu'ils contiennent des données du même type. Les opérations arithmétiques dans NumPy sont rapides grâce aux concepts de "broadcasting" (rendre les tableaux de même forme) et de "vectorisation" (opérations élément par élément sans boucles explicites). L'indexation et le découpage (slicing) sont expliqués pour les tableaux unidimensionnels, bidimensionnels et multidimensionnels, incluant l'indexation positive et négative, ainsi que le découpage avec pas (striding). Les fonctions statistiques de NumPy, telles que la moyenne, la médiane, l'écart-type, la variance et les percentiles, sont également présentées. Pandas est introduit comme une bibliothèque qui permet la représentation des données sous forme de tables, avec des "Series" (tableaux unidimensionnels étiquetés) et des "DataFrames" (structures tabulaires bidimensionnelles). L'avantage principal de Pandas est son alignement intrinsèque des données et la possibilité de définir des index personnalisés, rendant les données tabulaires plus compréhensibles. Les opérations arithmétiques dans Pandas suivent des concepts similaires à NumPy, mais nécessitent une correspondance des index. Des fonctions comme `head()`, `tail()`, `info()`, `describe()`, `shape()`, `value_counts()`, `isnull()`, `fillna()` sont expliquées pour l'exploration et le nettoyage des données. La gestion des données de date et d'heure est également un point crucial, avec la conversion des objets en types `datetime` pour permettre des opérations arithmétiques et des extractions de composants (jour, mois, année). Les données catégorielles sont traitées séparément car les algorithmes d'apprentissage automatique ne les comprennent pas directement. Des techniques comme le "one-hot encoding" (avec `pd.get_dummies`) et le "label encoding" sont mentionnées pour convertir les catégories en données numériques. L'itération sur les DataFrames Pandas est abordée, avec des méthodes comme `iterrows()`, `itertuples()` et `apply()`. Les opérations vectorisées sont privilégiées pour leur efficacité. Le tri des données par valeurs ou par index, sur une ou plusieurs colonnes, est également expliqué. Enfin, le cours aborde la visualisation des données avec Matplotlib et Seaborn. Matplotlib est la bibliothèque fondamentale pour dessiner des graphiques, avec une architecture en trois couches (backend, artist, scripting). Des concepts comme les sous-graphiques (`subplot`) et les différents types de tracés (linéaires, nuages de points, barres, boîtes à moustaches) sont détaillés. Seaborn est présenté comme une bibliothèque plus avancée, offrant des styles plus attrayants et des palettes de couleurs pour des graphiques statistiques plus informatifs. Seaborn propose également des jeux de données prédéfinis pour la pratique. Les différents types de graphiques dans Seaborn incluent le `relplot` (pour les relations entre variables, pouvant générer des nuages de points ou des graphiques linéaires), le `displot` (combinaison d'histogramme et de KDE), le `jointplot` (nuage de points avec distributions individuelles), le `boxplot`, le `kdeplot`, le `pairplot` (pour l'analyse multivariée), le `lmplot` (pour les modèles linéaires) et le `violinplot` (combinaison de KDE et de boîte à moustaches). L'importance de l'interprétation des graphiques et la rédaction de conclusions claires sont soulignées. La visualisation 3D est également mentionnée pour l'analyse multivariée.