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Cours
Data Science toolkit for python: Numpy, Pandas & Matplotlib
Data Science toolkit for python: Numpy, Pandas & Matplotlib
Par Ramzi Ben Chamekh
المعلومات(داتا)، فهمها و تحليلها هي قلب الثورة الصناعية الحالية، هذكا علاش عدد المهتمين بتعلم علوم المعلومات (داتا سيونس) ماشي و يزيد. بش تخدم مشروع (داتا سيونس) تنجم تستعمل أي لغة برمجة لكن يقعد (پيثن) واحد من أكثر لغات البرمجة إستعمال في هذا المجال. بعد ما قدمنالكم درس عن قواعد (پيثن) ، ليوم نقدمولكم الجزء الأول من الدروس متاع (داتا سيونس) و إلي باش نشوفو فيه الأدوات إلي تسهللنا التعامل مع المعلومات، إلي هوما في القائمة إلي موجودة تحت هذه الفقرة
Contenu
C1
Introduction
C2
La librairie Numpy
C3
La librairie Pandas
C4
Visualisation
I'm Ramzi BENCHAMEKH, I received the Ph.D. degree in theoretical physics from Université Pierre et Marie Curie, Paris, France in 2012. I'm passionate about scientifique modeling and Data Science. I have been using python for solving physics problems and making predictions. I'm looking forward to help you learn new tools and transfer what I have learned so far.
Contenu
-
C1: Introduction
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Trailer
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Intro
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Environnement de travail
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Jupyter Notebook
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Autres sources d'information
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C2: La librairie Numpy
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Introduction à Numpy
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Construction d'un tableau: Part 1
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Construction d'un tableau: Part 2
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Construction d'un tableau: Part 3
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Matrices particulières
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Opérations
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Opérations de comparaison
-
Modifier la forme d'un tableau
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Indices et slices
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Extremum d'un tableau
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Fonctions mathématiques
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C3: La librairie Pandas
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Introduction à Pandas
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Series
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Data Frames: Part 1
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Data Frames: Part 2
-
Data Frames: Part 3
-
Les informations d'une Data Frame
-
Fonctions Statistiques: Part 1
-
Fonctions Statistiques: Part 2
-
Application d'une fonction: Part 1
-
Application d'une fonction: Part 2
-
Entrée/Sortie
-
Valeurs manquantes
-
Fusionner deux Data Frames: part 1
-
Fusionner deux Data Frames: part 2
-
Concaténation
-
Indexation et Sélection
-
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C4: Visualisation
-
Matplotlib: Part 1
-
Matplotlib: Part 2
-
Matplotlib: Part 3
-
Matplotlib: Part 4
-
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