Preparation for Data Science
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Track curriculum encompasses a collection of pivotal courses that provide foundational knowledge and skills essential for a successful journey in the …
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Learning track content
In this section we will get acquainted with what the NumPy library is, as well as learn how to create an array.
In this section we will get acquainted with arrays of different dimensions, and understand the difference between them.
In this section we should recall what slices are and learn how to make them for arrays of different dimensions. We shall also learn to refer to elements in an array using their indexes.
In this section we will learn how to reshape arrays and also how to concatenate an array. Moreover we will learn how to sort an array. Also we will learn about such an interesting method that is often used for arrays, namely: copy().
Découvrez les bases de la bibliothèque pandas. Création et manipulation de Series et DataFrames, exploration de leur structure, acquisition des compétences nécessaires pour effectuer les opérations de données essentielles.
Qu'est-ce que Pandas ?
Séries
Défi : Création d'une Series
DataFrame
Quiz : Création d'une Series
Quiz : Création d’un DataFrame
Ajout d'une Nouvelle Colonne
Insertion d'une Nouvelle Colonne
Suppression d'une Ligne/Colonne
Quiz : Associer les Fonctions
Travail Avec les Colonnes
Quiz : Extraction de Colonnes
Notions de Base de iloc[]
Défi : Utilisation de iloc[]
Maîtrise du chargement et de la gestion des données à partir de fichiers CSV et TXT. Acquisition d'une expérience pratique dans l'importation de jeux de données et leur préparation pour une analyse ultérieure à l'aide des outils pandas.
Apprenez à explorer, nettoyer et résumer les données de manière efficace. Comprendre la gestion des valeurs manquantes, l'extraction d'informations et l'exécution d'opérations statistiques de base avec pandas.
Visualisation des Données
Quiz : Utilisation de head()
Quiz : head(), tail() et sample()
Exploration du Jeu de Données
Noms de Colonnes et Types de Données
Recherche de Valeurs Nulles
Quiz : Identification des valeurs nulles
Défi : Suppression des Valeurs Nulles
Défi : Remplissage des Valeurs Nulles
Quiz : Valeurs Nulles
Description des Données
Max() et Min()
Quiz : Opérations Statistiques
Sum() et Count()
Valeurs Uniques
Cette section vous apprendra à afficher des colonnes spécifiques par leurs titres ou indices. Vous découvrirez également les différentes méthodes de sélection des lignes par indices.
Ici, vous apprendrez à extraire des données répondant à des conditions spécifiques. Vous découvrirez également comment les combiner et même créer vos propres conditions.
Dans cette section, vous approfondirez vos connaissances sur la définition de différentes conditions de données. Vous apprendrez à vérifier si vos données figurent dans une liste de valeurs définies ou se situent entre deux valeurs. Vous découvrirez également comment identifier les valeurs les plus grandes et les plus petites.
Cette section est l'une des plus fascinantes du cours. Vous apprendrez ici à regrouper les données de différentes manières. Cela vous aidera à travailler en tant qu'analyste de données pour obtenir des informations sur des groupes de données spécifiques.
Cette section est l'une des plus importantes pour un analyste de données, car si les données contiennent des valeurs manquantes ou sont dans un format incorrect, il sera impossible de les exploiter. Ainsi, vous apprendrez ici comment traiter de telles valeurs inappropriées.
Vérification des Valeurs Manquantes
Calcul du Nombre de Valeurs Manquantes
Que Ferons-Nous Avec les Valeurs NaN ?
Comment Supprimer Uniquement Les Valeurs NaN ?
Remplissage des Valeurs Manquantes
Gestion des Variables Catégorielles
Vérification du Type de Colonne
Gestion d'une Colonne Incorrecte
Renommage de la Colonne
Commençons par quelques définitions et concepts de base que nous utiliserons plus tard. Considérez l'idée d'une fonction, d'une séquence numérique et de sa somme, et comprenez également ce qu'est la base d'un système de coordonnées.
Le type de relation le plus simple et le plus couramment utilisé est la relation linéaire. L'algèbre linéaire est une branche des mathématiques supérieures entièrement consacrée aux fonctions linéaires et aux espaces linéaires. Examinons certains des sujets les plus importants en algèbre linéaire : vecteurs, matrices, résolution d'équations linéaires et résolution du problème spectral pour les matrices.
Opérations Numériques sur les Vecteurs et les Matrices
Défi : Calculer le Résultat de la Multiplication Matricielle
Déterminant de Matrice
Facteur d'Échelle de la Transformation Linéaire
Défi : Transformations Linéaires des Figures
Matrices Inversées et Transposées
Système d'Équations Linéaires
Défi : Résoudre la Tâche en Utilisant SLE
Valeurs Propres et Vecteurs Propres
L'analyse mathématique est une discipline qui vous permet d'analyser des fonctions selon divers critères. Considérez comment vérifier la convergence des suites numériques, trouver les valeurs maximales/minimales des fonctions, résoudre des équations non linéaires et utiliser des intégrales pour résoudre des problèmes appliqués.
Nous commencerons notre apprentissage de la théorie des probabilités en examinant quelques définitions et règles de base : qu'est-ce qu'une expérience stochastique et un événement aléatoire, qu'est-ce que l'indépendance et l'incompatibilité des événements dans le contexte de la théorie des probabilités, qu'est-ce que la probabilité et comment pouvons-nous calculer les probabilités de différents événements élémentaires.
Dans les tâches de la vie réelle, nous devons souvent faire face à des relations complexes et, par conséquent, calculer les probabilités de plusieurs événements ou d'événements qui dépendent les uns des autres. Voyons comment nous pouvons le faire en utilisant la théorie des probabilités.
Pour résoudre de nombreux problèmes réels en théorie des probabilités, des modèles spéciaux ont été créés pour décrire une situation particulière. Considérons certains des modèles les plus utilisés qui peuvent être utilisés pour décrire certains résultats discrets d'expériences stochastiques.
Que se passe-t-il si le résultat d'une expérience stochastique ne peut pas être décrit par une valeur discrète ? Pour cela, on utilise des modèles qui fonctionnent avec des valeurs continues. Considérons les plus populaires de ces modèles.
Souvent, nous sommes confrontés à la tâche de vérifier la dépendance des résultats de différentes expériences stochastiques les unes par rapport aux autres. De plus, il est nécessaire non seulement d'évaluer la présence de dépendances, mais aussi de quantifier d'une manière ou d'une autre le degré de ces dépendances. Pour résoudre ces problèmes, nous pouvons utiliser la covariance et la corrélation.
Découvrez les principes statistiques fondamentaux, y compris les types de données, les mesures de tendance centrale et les principales différences entre échantillons et populations.
Apprendre à calculer et interpréter la moyenne, la médiane et le mode avec Python. S'exercer à ces opérations avec pandas pour analyser des ensembles de données réels.
Comprendre comment la variance et l'écart type mesurent la dispersion des données. Apprendre à calculer ces mesures manuellement et à l'aide d'outils Python.
Découvrez comment la covariance et la corrélation décrivent les relations entre les variables. Exercices de calcul et de comparaison de ces deux mesures en Python.
Maîtrise des intervalles de confiance pour estimer les paramètres d'une population. Utilisation de NumPy, pandas et des bibliothèques de visualisation pour calculer et interpréter les intervalles avec des données réelles.
Apprenez les principes fondamentaux des tests d'hypothèse et du test t. Comprenez comment concevoir, réaliser et interpréter des tests à l'aide de Python pour soutenir les décisions basées sur les données.
Nous allons maintenant comprendre certains concepts théoriques fondamentaux utilisés dans la résolution de tâches réelles : variables aléatoires absolument continues et discrètes, fonction de densité de probabilité, fonction de répartition cumulative, les caractéristiques d'une variable aléatoire, etc.
Aperçu du Cours
Variables Aléatoires Absolument Continues et Discrètes
Fonctions de Répartition Cumulative et Fonctions de Densité de Probabilité
Caractéristiques des Variables Aléatoires
Vecteurs Aléatoires
Propriétés Utiles de la Distribution Gaussienne
Défi : Détection des Valeurs Aberrantes à l'Aide de la Règle des 3-Sigmas
Les théorèmes limites de la théorie des probabilités sont des lois fondamentales de la théorie des probabilités souvent utilisées en pratique dans une grande variété de domaines, tels que : la construction d'intervalles de confiance, l'estimation des paramètres de distribution, la réalisation de tests A/B, la création d'ensembles de modèles ML, etc. Nous allons maintenant examiner deux des plus couramment utilisés : la Loi des Grands Nombres et le Théorème Central Limite.
Lorsque nous travaillons avec des données réelles, nous ne savons généralement pas de quelle distribution ces données ont été obtenues. Pour déterminer cela, nous devons être capables d'estimer correctement les paramètres de cette distribution et le type de distribution, ce que nous apprendrons à faire dans cette section.
Population Générale. Échantillons. Paramètres de Population.
Estimation des Moments. Estimation du Maximum de Vraisemblance
Défi : Estimer les Paramètres de la Distribution du Chi-Square
Estimation Sans Biais
Défi : Vérification du Biais d'une Estimation à l'Aide de la Simulation
Estimation Cohérente
Estimation Efficace
Intervalles de Confiance pour les Paramètres de Population
Défi : Intervalle de Confiance pour le Paramètre de Distribution Exponentielle
Nous avons déjà appris à estimer les paramètres de la population. Mais pour estimer le paramètre, nous faisons une hypothèse sur la distribution de la population. Pouvons-nous dire que notre hypothèse est correcte ? Comment prouver que les paramètres estimés sont les vrais paramètres de la population ? Pouvons-nous montrer que deux ensembles d'échantillons sont indépendants ? Pour répondre à ces questions, il est nécessaire de considérer le concept de test d'hypothèse.
Qu'est-ce Qu'une Hypothèse Statistique ? Erreurs de Type 1 et de Type 2
Qu'est-ce Que la Valeur P?
Comparer les Moyennes de Deux Ensembles de Données Différents
Défi : Utiliser le TCL pour Comparer les Valeurs Moyennes des Ensembles de Données Non Gaussiens
Défi : Approche de Rééchantillonnage pour Comparer les Valeurs Moyennes des Ensembles de Données
Test de l'Hypothèse d'Indépendance de Deux Variables Aléatoires
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