Udemy - Data Cleaning avec Pandas pour le Machine Learning [Python] 2021 MP4 [Français]
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| 01 - Introduction, Installation & Conseils pour tirer le meilleur parti de ce cours | |||
| 001 Bienvenue _ Vous avez fait un excellent choix_.mp4 | 8.15 MB | ||
| 002 Comment installer Google Colab, un environnement de developpement complet_.mp4 | 50.9 MB | ||
| 003 Progressez plus vite et tirez le plus de ce cours en suivant ces 4 conseils_.mp4 | 28.94 MB | ||
| 02 - Les 4 points à connaître absolument quand on débute Pandas | |||
| 001 Qu'est ce qu'est _la Data_ et quel-est notre objectif dans ce cours_.mp4 | 15.03 MB | ||
| 002 Lire un fichier CSV et la solution aux 4 probl232mes les plus rencontres.mp4 | 258.38 MB | ||
| 003 Les 5 étapes à faire tout de suite après l’ouverture d’un fichier .CSV.mp4 | 98.42 MB | ||
| 004 Maitrisez le concept de _inplace_ qui rend confus tous les debutants_.mp4 | 187.47 MB | ||
| 005 Revisez rapidement le concept de _inplace_ avec cette video.mp4 | 6.42 MB | ||
| 03 - Votre première mission Extraire l'Information Utile depuis les Données Brutes | |||
| 001 Ce que vous allez apprendre dans cette section.mp4 | 35.97 MB | ||
| 002 Extraire de l'Information Numerique depuis des Chaines de Caract232res.mp4 | 136.55 MB | ||
| 003 Extraire de l'Information Categorique depuis des Valeurs Numeriques.mp4 | 62.14 MB | ||
| 004 Extraire de l'Information Numerique depuis des Dates ou des Heures.mp4 | 67.75 MB | ||
| 005 Extraire de l'information categorique depuis des Dates ou des Heures (Debutant).mp4 | 82.93 MB | ||
| 006 Gerer les concepts encodes simplement grace 224 cette recette de code Python.mp4 | 35.51 MB | ||
| 007 Extraire de l'Information Categorique depuis des Dates (Intermediaire).mp4 | 61.68 MB | ||
| 008 Extraire de l'Information Categorique depuis des Dates ou des Heure (Avance).mp4 | 62.85 MB | ||
| 04 - Votre seconde mission Nettoyer et Finaliser la Préparation du Dataset | |||
| 001 Ce que vous allez apprendre dans cette section.mp4 | 9.28 MB | ||
| 002 Apprenez 224 Supprimer les Doublons.mp4 | 59.37 MB | ||
| 003 Les _Valeurs Manquantes_ apprenez 224 gerer le fleau du Data Scientist.mp4 | 202.91 MB | ||
| 004 Les _Dummy Variables_ ou comment encoder les colonnes categoriques.mp4 | 79.99 MB | ||
| 005 Supprimer les colonnes inutiles ou redondantes.mp4 | 21.61 MB | ||
| 006 Ne tombez plus dans le pi232ge _ Comment sauvegarder correctement vos DataFrames.mp4 | 65.4 MB | ||
| 007 Comprendre enfin les Random Seeds et comment les utiliser.mp4 | 99.23 MB | ||
| 008 Apprenez 224 faire des _Split Train _ Test _ Valid_ stratifiees comme les pros.mp4 | 183.34 MB | ||
| 05 - Mettez vos nouvelles compétences à l'épreuve sur ces 3 datasets | |||
| 001 Bravo d'234tre arrive11825e jusqu'ici_ Maintenant passons aux examens finaux_.mp4 | 13.39 MB | ||
| 002 [Challenge Final] Le Dataset des Ventes de V234tements Vintages.mp4 | 20.82 MB | ||
| 003 [Challenge Final] Le Dataset des prix des Diamants.mp4 | 56.36 MB | ||
| 004 [Challenge Final] Le Dataset du Titanic & Participer 224 un concours Kaggle.mp4 | 63.05 MB | ||
| 06 - Bonus et Corrections des Exercices et Challenges | |||
| 001 Mes conseils carri232re pour percer en IA et en Data Science.html | 318 B | ||
| 002 [Correction][Exercice] Convertir les _Strings_ en Nombres.mp4 | 22.58 MB | ||
| 003 [Correction][Exercice] Convertir les Nombres en Categories.mp4 | 21.62 MB | ||
| 004 [Correction][Exercice] Convertir les Dates en Categories (Debutant).mp4 | 18.28 MB | ||
| 005 [Correction][Exercice] Convertir les Dates en Categories (Intermediaire).mp4 | 5.96 MB | ||
| 006 [Correction][Exercice] Gerer les Valeurs Manquantes.mp4 | 29.04 MB | ||
| 007 [Correction][Challenge Final] Le Dataset des Ventes de V234tements Vintages.mp4 | 262.78 MB | ||
| 008 [Correction][Challenge Final] Le Dataset des prix des Diamants.mp4 | 315.07 MB | ||
| 009 [Correction][Challenge Final] Le Dataset du Titanic & Concours Kaggle.mp4 | 359.04 MB | ||
| 010 Continuez votre apprentissage au meilleur prix grace 224 ces coupons exclusifs.html | 1.38 KB | ||
| link.txt | 45 B |
Description
Udemy - Data Cleaning avec Pandas pour le Machine Learning [Python] 2021 MP4 [Français]
Éditeur : Udemy.com
Date de mise en ligne : 2021
Genre : Formation
Durée : 10 h 22 min
Format : MP4
Codec Audio : AAC LC 128 Kb/s
Codec Vidéo : AVC ([email protected]) 374 Kb/s
Résolution : 1280 x 720
Taille totale : 3.03 GB
Langue : Français
Sous-titre: N/A
Est-ce que tu t’es déjà demandé ce qui permettait à certains apprentis Data Scientist de progresser ULTRA-VITE alors que le domaine est ULTRA-DUR ?
La dure réalité, c’est que tous les moyens d’apprendre la Data Science ne sont pas égaux.
Le pire scénario serait de passer tout son temps à apprendre la théorie et les maths derrière les algos de Machine Learning sans jamais passer à la pratique.
La première erreur que commettent beaucoup de gens, c’est de se concentrer sur la partie évidente du Machine Learning et de la Data Science sans jamais réaliser que 80% du travail de Data Scientist consiste à préparer et à nettoyer les données. Le vrai problème c’est donc de ne pouvoir être bon/très bon qu'à 20% car on n'a en fait pas appris à devenir efficace sur ces 80% du travail.
Si les apprenti·e·s Data Scientists et les Data Scientists juniors veulent devenir meilleurs dans leur activité alors ils doivent nécessairement devenir efficaces dans la préparation et le nettoyage des données.
La librairie Python Pandas a été créée afin de pouvoir effectuer ULTRA-SIMPLEMENT des manipulations complexes de préparation et de nettoyage de données.
À la fin de ce cours, tu seras capable d'effectuer les 80% les plus importants de ton travail de Data Scientist 10 fois plus rapidement, ce qui améliorera ton confort de travail immédiatement.
Par exemple, lors d'un cours de Machine Learning ou d'un bootcamp Data Science, plutôt que d'être perdu dans la documentation de Pandas et Stack Overflow, tu pourras passer plus de temps à te concentrer la partie Machine Learning et donc à progresser en Data Science.
Ou bien imagine que tu passes un entretien où l'on te demande de coder pour prouver tes compétences. Au lieu de passer la plupart de ton temps à te battre pour rendre tes données "clean", tu pourras réaliser des analyses plus détaillées et passer plus de temps à peaufiner les résultats de tes modèles, ce qui impressionnera tes recruteurs.
Dans une vision long terme également, ce cours pose des fondations solides grâce auxquelles tu pourras continuer à t'améliorer en autonomie en Pandas et en Python.
Le vrai challenge c'est que Pandas est une librairie très intimidante quand on débute, et beaucoup de Data Scientist débutant·e·s décident de n'apprendre que les utilisations les plus basiques. Il s'agit là de la seconde erreur que commettent beaucoup de gens.
La réalité est simple : Pandas est un outil et le meilleur moyen pour maîtriser un outil c'est de s'en servir !
Durant plus de 10 heures de vidéo où je code sous tes yeux, tu auras l'occasion d'apprendre le processus de nettoyage de données pas à pas et je te montrerai les pièges à éviter ainsi que des astuces méconnues mais terriblement efficaces.
J'y ai aussi inclus plus de 3 heures d'exercices corrigés afin que tu puisses t'entraîner à ton rythme !
Si tu es un·e débutant·e, alors ce cours est fait pour toi et te permettra d'accélérer grandement ton apprentissage de ce domaine passionnant, le seul prérequis étant que tu connaisses les bases de Python.
Mais ce cours te conviendra aussi si tu as déjà commencé ton premier stage / emploi de Data Scientist et que tu constates que tu passes beaucoup de temps à te gratter la tête en essayant de nettoyer tes données ; en effet, dans ce cours nous couvrirons bien plus que les bases.
On parle ici d'une vraie méthodologie pour nettoyer les données ainsi que d'un éventail de techniques de nettoyage pour te préparer aux situations les plus courantes que tu rencontreras sur le terrain.
Si tu as plusieurs années d'expérience et/ou que tu recherches un cours Pandas pour manipuler des Time-Series alors ce cours ne sera probablement pas pour toi.
Ce cours n'est pas non plus un cours de théorie du Machine Learning ou de Data Science, donc si c'est ce que tu recherches tout de suite, alors ce cours-ci n'est pas pour toi (mais un autre à venir sûrement !).
Dans tous les cas, tu peux toujours jeter un oeil aux vidéos disponibles en aperçu gratuitement pour avoir une idée plus détaillée du contenu du cours.
Si après ça tu te demandes encore si ce cours est fait pour toi, le plus simple reste tout simplement d'essayer: Udemy et moi sommes heureux de t'offrir un remboursement inconditionnel de 30 jours si le cours ne te satisfait pas pleinement. Comme ça, aucun risque pour toi et tu as tout à y gagner !
À qui ce cours s'adresse-t-il ?
Toutes les débutantes motivées en Data Science, Machine Learning & Intelligence Artificielle qui veulent accélerer leur progression
Toutes les personnes qui ont compris que la préparation des données représente plus de 80% du métier de Data Scientist
Un petit remerciement fait toujours plaisir
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