Le problème

La plupart des cours d’analyste de données, de science des données et de codage manquent une étape pratique cruciale. Ils ne vous apprennent pas à travailler avec des données brutes, à les nettoyer et à les prétraiter. Cela crée un écart important entre les compétences dont vous avez besoin au travail et les capacités que vous avez acquises en formation. À vrai dire, les données du monde réel sont désordonnées, vous devez donc savoir comment surmonter cet obstacle pour devenir un professionnel des données indépendant.

Les bootcamps que nous avons vus en ligne, et même les cours en direct négligent cet aspect et vous montrent comment travailler avec des données «propres». Mais cela ne vous rend pas service. En réalité, cela vous fera reculer à la fois lorsque vous postulez à un emploi et lorsque vous êtes au travail.

La solution

Notre objectif est de vous fournir une préparation complète à l’aide du package NumPy. Ce cours vous transformera en analyste de données compétent avec une compréhension fantastique de l’un des progiciels informatiques les plus importants au monde. Pour vous y emmener, nous aborderons en détail les sujets suivants.

· La classe ndarray et pourquoi nous l’utilisons

· Le type de tableaux de données contient généralement

· Découpage et compression des ensembles de données

· Dimensions des tableaux et comment les réduire

· Génération de données pseudo-aléatoires

· Importation de données à partir de fichiers texte externes

· Sauvegarde / exportation de données vers des fichiers externes

· Calcul des statistiques du jeu de données (max, min, moyenne, variance, etc.)

· Nettoyage des données

· Prétraitement des données

· Dernier exemple pratique

Chacun de ces sujets s’appuie sur les précédents. Et c’est précisément ce qui rend notre programme si précieux. Tout est montré dans le bon ordre et nous vous garantissons que vous ne vous perdrez pas en cours de route, car nous avons fourni toutes les étapes nécessaires en vidéo (pas une seule ignorée). En d’autres termes, nous n’allons pas vous apprendre à concaténer des ensembles de données avant de savoir comment les indexer ou les découper.

Alors, pour vous préparer au long voyage vers un science des données poste, nous avons créé un cours qui vous montrera tous les outils pour le travail: Le cours de pré-traitement des données avec NumPy [MG1] .

Nous pensons que cette ressource augmentera considérablement vos chances de décrocher un emploi, car elle vous préparera à des tâches et des concepts pratiques fréquemment inclus dans les entretiens.

NumPy est le package fondamental de Python pour le calcul scientifique. Il s’est imposé comme l’outil incontournable lorsque vous avez besoin de calculer des opérations mathématiques et statiques.

Pourquoi l’apprendre?

Une grande partie du travail d’un analyste de données est consacrée au prétraitement des ensembles de données. Incontestablement, cela implique des tonnes de techniques mathématiques et statistiques pour lesquelles NumPy est réputé. De plus, le package introduit des structures de tableaux multidimensionnels et fournit une pléthore de fonctions et de méthodes intégrées à utiliser tout en travaillant avec elles. En d’autres termes, NumPy peut être décrit comme un instrument Python à la pointe de la technologie, stable en termes de calcul, qui offre une grande flexibilité et peut amener votre analyse au niveau supérieur.

Certains des sujets que nous aborderons:

1. Principes de base de NumPy

2. Générateurs aléatoires

3. Travailler avec des fichiers texte

4. Statistiques avec NumPy

5. Prétraitement des données

6. Dernier exemple pratique

1. Principes de base de NumPy

Pour saisir pleinement les capacités de NumPy, nous devons partir des principes fondamentaux. Dans cette partie du cours, nous allons examiner la classe ndarray, expliquer pourquoi elle est si populaire et nous familiariser avec des termes tels que «indexation», «découpage», «dimensions» et «réduction».

Pourquoi l’apprendre?

Comme indiqué ci-dessus, NumPy est la package par excellence pour le calcul scientifique, et pour comprendre sa vraie valeur, nous devons partir de son noyau – la classe ndarray. Mieux nous comprendrons les bases, plus il sera facile de saisir les concepts les plus difficiles. C’est pourquoi il est fondamental de jeter des bases solides sur lesquelles développer nos compétences NumPy.

2. Générateurs aléatoires

Une fois que nous aurons appris les bases, nous passerons aux données pseudo-aléatoires et aux générateurs aléatoires. Ces générateurs aideront à construire un ensemble de variables arbitraires à partir d’une distribution de probabilité donnée, ou d’un ensemble fixe d’options viables.

Pourquoi l’apprendre?

En travaillant dans un champ piloté par les données, nous devons parfois construire des tests partiellement arbitraires pour voir si notre code fonctionne comme prévu. Et c’est là que réside la valeur des générateurs aléatoires, car ils nous permettent de construire des ensembles de données de données pseudo-aléatoires. L’avantage supplémentaire des générateurs aléatoires est que nous pouvons définir une graine si nous souhaitons répliquer une randomisation particulière, mais nous entrerons dans tous les détails dans le cours lui-même.

3. Travailler avec des fichiers texte

L’échange d’informations avec des fichiers texte est pratiquement la manière dont nous échangeons des informations aujourd’hui. Dans cette partie du cours, nous utiliserons les outils Python, pandas et NumPy abordés précédemment pour vous donner les éléments essentiels dont vous avez besoin lors de l’importation ou de l’enregistrement de données.

Pourquoi l’apprendre?

Dans de nombreux cours, vous recevez simplement un ensemble de données pour mettre en pratique vos compétences analytiques et de programmation. Cependant, nous ne voulons pas fermer les yeux sur la réalité, où la conversion d’un ensemble de données brutes à partir d’un fichier externe en un format Python exploitable peut être un défi de taille.

4. Statistiques avec NumPy

Une fois que nous aurons appris à importer de grands ensembles d’informations à partir de fichiers texte externes, nous serons enfin prêts à explorer l’une des forces de NumPy: les statistiques. Étant donné que le package est extrêmement durable en termes de calcul, nous nous appuyons souvent sur ses fonctions et méthodes pour calculer les statistiques d’un échantillon de données. Il s’agit notamment de la moyenne, de l’écart type et bien plus encore.

Pourquoi l’apprendre?

Pour devenir data scientist, vous n’êtes pas seulement doivent être en mesure de prétraiter un ensemble de données, mais aussi d’extraire des informations précieuses. Une façon d’en savoir plus sur un ensemble de données consiste à examiner ses statistiques. Nous utiliserons donc le package pour en savoir plus sur les données et comment convertir ces connaissances en informations cruciales que nous pouvons utiliser pour les prévisions.

5. Prétraitement des données

Même lorsque votre ensemble de données est dans une forme claire et compréhensible, il n’est pas encore tout à fait prêt à être traité pour les visualisations et l’analyse. Il y a une étape cruciale entre les deux, et ce sont les données préEn traitement.

Pourquoi l’apprendre?

Le prétraitement des données est l’endroit où un analyste de données peut démontrer à quel point il est bon ou excellent dans son travail. Cette étape du travail nécessite la capacité de choisir le bon outil statistique qui améliorera la qualité de votre jeu de données et les connaissances pour le mettre en œuvre avec des pandas avancés et des techniques NumPy. Ce n’est que lorsque vous avez terminé cette étape que vous pouvez dire que votre ensemble de données est prétraité et prêt pour la partie suivante, qui est la visualisation des données.

6. Exemple pratique

Le cours contient de nombreux exercices et cas pratiques. De plus, à la fin, nous avons inclus un exemple pratique complet qui vous montrera comment tout ce que vous avez appris en cours de route s’intègre parfaitement. C’est là que vous pourrez apprécier le chemin parcouru dans votre parcours pour maîtriser NumPy dans votre quête d’un Les données carrière.

Ce que vous obtenez

· Prise en charge active des questions et réponses

· Toutes les connaissances de NumPy pour devenir analyste de données

· Une communauté d’analystes de données en herbe

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