Instructeurs DS-PYT-BAS
Wendy Yanez
- Ingénieur télématique
- MSC Sécurité informatique
- Doctorat en informatique
Objectifs du cours
Ce cours est conçu pour fournir aux étudiants une compréhension globale des fondamentaux du langage de programmation Python, avec un accent particulier sur son application en Data Science.
Au cours de quatre chapitres, les étudiants découvriront les bases de Python, ses structures de données, les principes fondamentaux de la programmation et comment travailler avec des tableaux à l'aide de Numpy.
Chapitre 1 : Bases de Python
- Présentez aux étudiants ce qu'est Python, ses principales fonctionnalités et applications.
- Fournir des informations sur des aspects plus spécifiques et des utilisations avancées de la langue.
- Présenter différents environnements et outils associés à Python.
- Familiariser les étudiants avec les différentes versions et bibliothèques de Python.
- Expliquez le modèle d'exécution Python.
- Fournir une compréhension des principaux types de données en Python, y compris les expressions et les variables.
- Plongez dans les opérations avec des chaînes en Python.
Chapitre 2 : Structures de données en Python
- Présentez les structures de données fondamentales en Python : listes, tuples, ensembles et dictionnaires.
- Fournissez des détails sur la façon dont ces données sont créées, manipulées et accessibles.
- Fournir des exemples pratiques d’utilisation et d’application de ces structures dans des contextes réels.
Chapitre 3 : Fondamentaux de la programmation Python
- Familiariser les étudiants avec les concepts de base de la programmation Python.
- Présentez les conditions et la manière dont elles affectent le déroulement d’un programme.
- Plongez dans le concept de « ramification » ou de bifurcation pour la prise de décision.
- Expliquer les boucles et leur utilité dans l'exécution répétitive de code.
- Présentez le concept de fonctions et comment elles sont définies et utilisées en Python.
- Fournir une compréhension des objets et des classes, principes fondamentaux de la programmation orientée objet en Python.
Chapitre 4 : Travailler avec des tableaux Numpy
- Présentez Numpy, l'une des bibliothèques les plus utilisées en Python pour la gestion des données et les calculs scientifiques.
- Expliquez et pratiquez avec des tableaux unidimensionnels (tableaux 1d) et des tableaux bidimensionnels (tableaux 2d) dans Numpy.
- Fournir des exemples et des exercices pratiques pour renforcer la compréhension des matrices et leur manipulation dans des contextes de science des données.
Quand fini
Ce cours vise à fournir une base solide à ceux qui souhaitent entrer dans le monde de la science des données en utilisant Python comme outil principal.
Ressources d'aide pour Python
Comment installer pip sur macOS
Pour installer pip, le gestionnaire de packages Python, sur macOS, vous devez vous assurer d'avoir
Qu'est-ce que pip
pip est le système de gestion de packages utilisé pour installer et gérer les packages.
Comment installer PyCharm sur macOS
PyCharm est un IDE multiplateforme qui offre une expérience cohérente sur tous les systèmes d'exploitation Windows,
Qu'est-ce que PyCharm et sa comparaison avec d'autres IDE
PyCharm est un environnement de développement intégré (IDE) utilisé pour la programmation en Python. Est développé
Comment installer Python sur un Mac
Python est largement utilisé pour tout, de l'extraction de données à la création de sites Web, et pendant
Par où commencer pour installer Python
Avant d'installer Python sur votre ordinateur, il est important de connaître quelques bases et d'effectuer
Éditeur de code et environnement de développement intégré
Un éditeur de code est un outil logiciel utilisé par les développeurs de logiciels
Qu'est-ce que Python et sa relation avec la science des données
Python est un langage de programmation de haut niveau connu pour son code
Cours DS-PYT-BAS à venir
- Aucun résultat trouvé.
- Aucun résultat trouvé.
Navigation de recherche et vues d'événements
Principes fondamentaux de Python pour la science des données
Cours en ligne de certification en science des données