Cours en ligne gratuitPython et Machine Learning

Durée du cours en ligne : 12 heure et 46 minutes

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Apprenez Python et le Machine Learning avec Machine Learnia à travers un parcours complet et immersif. Idéal pour les passionnés de data science et de programmation.

Descriptif du cours

Découvrez un parcours captivant à travers l'apprentissage de Python et du Machine Learning avec Machine Learnia. Ce cours complet offre une immersion totale dans l'univers de l'informatique, spécifiquement dans la sous-catégorie des langages de programmation.

La formation débute avec les fondamentaux du langage Python, abordant les variables, les fonctions, et les structures de contrôle telles que IF/ELSE, WHILE, et FOR. Vous progresserez ensuite vers la découverte des listes, tuples, dictionnaires, et des compréhensions de listes et dictionnaires, indispensables pour manipuler efficacement des données complexes.

Grâce à des modules sur la programmation orientée objet, vous comprendrez comment structurer vos programmes pour une meilleure réutilisabilité et un impact significatif sur le machine learning. L'apprentissage de bibliothèques essentielles telles que NumPy, Matplotlib et Pandas ne sera pas en reste. Vous vous familiariserez avec les concepts de NumPy, tels que l'indexation, le masquage, et le broadcasting. De plus, vous apprendrez à créer des visualisations percutantes avec Matplotlib et Seaborn.

Le cours vous guide également à travers des techniques avancées de modélisation avec Scikit-learn, comme la validation croisée et la sélection de modèles, tout en explorant des algorithmes supervisés et non supervisés. En approfondissant vos connaissances sur le prétraitement des données, la sélection de fonctionnalités, et le nettoyage des données, vous serez bien équipé pour résoudre des problèmes complexes de data science.

Enfin, le cours propose des études de cas pratiques, telles que l'analyse du Titanic et un modèle de machine learning appliqué au Covid-19, pour solidifier votre compréhension et appliquer vos compétences dans des contextes réels. En conclusion, il vous offre des indications sur les prochaines étapes à suivre pour continuer votre aventure dans le monde du machine learning.

Contenu du cours

  • Leçon vidéo : FORMATION PYTHON MACHINE LEARNING (2020) (1/30)

    0h08m

  • Exercice: Dans Anaconda, quels éditeurs sont principalement utilisés pour coder en Python en Data Science et Machine Learning ?

  • Leçon vidéo : PYTHON VARIABLES ET FONCTIONS (2/30)

    0h15m

  • Exercice: En Python, quelle instruction permet à une fonction de fournir une valeur réutilisable en dehors de la fonction ?

  • Leçon vidéo : PYTHON IF/ELSE, WHILE, FOR (3/30)

    0h13m

  • Exercice: En Python, quelle structure de contrôle convient pour exécuter une tâche exactement 10 fois, par exemple 10 époques de entrainement ML ?

  • Leçon vidéo : PYTHON LISTES et TUPLES (4/30)

    0h18m

  • Exercice: Python pour le Machine Learning: sélectionner les trois premiers éléments dune liste

  • Leçon vidéo : PYTHON DICTIONNAIRES (5/30)

    0h12m

  • Exercice: En machine learning, quelle structure Python est la plus adaptée pour stocker et passer les paramètres d’un réseau, comme W1 et b1, entre fonctions ?

  • Leçon vidéo : PYTHON LIST DICT COMPREHENSION (6/30)

    0h12m

  • Exercice: En Python, que produit l expression (i**2 for i in range(10)) ?

  • Leçon vidéo : PYTHON BUILT-IN FUNCTIONS (7/30)

    0h20m

  • Exercice: Quel mode de la fonction open permet de9crire e0 la fin d19un fichier sans effacer son contenu existant ?

  • Leçon vidéo : PYTHON MODULES ET PACKAGES (8/30)

    0h20m

  • Exercice: Pourquoi fixer une graine aléatoire avec random.seed en Python pour un projet de Machine Learning ?

  • Leçon vidéo : PYTHON PROGRAMMATION ORIENTÉE OBJET et impact en machine learning (9/30)

    0h10m

  • Exercice: Quelle affirmation est correcte sur les objets NumPy en POO pour le ML ?

  • Leçon vidéo : PYTHON NUMPY machine learning (10/30)

    0h24m

  • Exercice: Quelle fonction NumPy crée un tableau 1D de N valeurs également espacées entre un début et une fin inclusifs par défaut ?

  • Leçon vidéo : PYTHON NUMPY Indexing Slicing Masking (11/30)

    0h19m

  • Exercice: NumPy: comment sélectionner les deux dernières colonnes d27un tableau 2D A ?

  • Leçon vidéo : PYTHON NUMPY STATISTIQUES et MATHÉMATIQUES (12/30)

    0h30m

  • Exercice: Dans NumPy, que calcule np.sum(A, axis=0) pour une matrice 2D A ?

  • Leçon vidéo : PYTHON NUMPY BROADCASTING (13/30)

    0h16m

  • Exercice: NumPy broadcasting: quelle forme renvoie x - y si x.shape = (100,1) et y.shape = (100,) ?

  • Leçon vidéo : MATPLOTLIB - Les Bases ! (14/30)

    0h18m

  • Exercice: Quel ordre dappels Pyplot est correct pour crer une figure, tracer deux courbes et l19afficher hors de Jupytera0?

  • Leçon vidéo : MATPLOTLIB - Graphiques Importants (15/30)

    0h24m

  • Exercice: Quel code Matplotlib est le plus adapté pour visualiser un probleme de classification en 2D en colorant les points selon leur classe

  • Leçon vidéo : SCIPY PYTHON Tutoriel - Optimize, Fourier, NdImage (16/30)

    0h30m

  • Exercice: Dans SciPy, quelle fonction est la plus adaptee pour estimer automatiquement les parametres d un modele a partir d un nuage de points via la methode des moindres carres

  • Leçon vidéo : PANDAS PYTHON Français - Introduction Analyse du Titanic (17/30)

    0h17m

  • Exercice: Dans pandas, quelle méthode permet d’éliminer les lignes contenant des valeurs manquantes afin de nettoyer un DataFrame ?

  • Leçon vidéo : PANDAS PYTHON Tutoriel Français - Time Series (18/30)

    0h25m

  • Exercice: Comment configurer correctement un DateTimeIndex lors de l import d un CSV avec pandas pour analyser des séries temporelles ?

  • Leçon vidéo : SEABORN PYTHON TUTORIEL PAIRPLOT etc : Les PLUS BEAUX GRAPHIQUES en 1 Ligne de Code ! (19/30)

    0h17m

  • Exercice: Quel est le meilleur choix pour explorer un dataset riche en variables catégorielles avec Python et Seaborn ?

  • Leçon vidéo : PYTHON SKLEARN: KNN, LinearRegression et SUPERVISED LEARNING (20/30)

    0h20m

  • Exercice: Quelle séquence de méthodes Sklearn respecte l'ordre entraînement → évaluation → prédiction ?

Python

Cours en ligne gratuits sur Python

Cours en Ligne Gratuits sur Python : Maîtrisez le Langage de Programmation Incontournable

Plongez dans le monde de la programmation avec notre sélection de cours en ligne gratuits sur Python. Que vous soyez débutant ou développeur expérimenté cherchant à rafraîchir vos connaissances, notre plateforme offre une gamme complète de formations pour vous aider à maîtriser ce langage polyvalent et très demandé. Explorez les fondamentaux de Python, la programmation orientée objet, le traitement de données, et bien plus encore.

Fondamentaux de Python pour Débutants

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Programmation Orientée Objet avec Python

Approfondissez vos connaissances en Python avec nos cours sur la programmation orientée objet (POO). Comprenez les concepts clés tels que les classes, les objets, l'héritage et le polymorphisme. Apprenez à structurer votre code pour des projets plus complexes et maintenables.

Traitement de Données et Analyse avec Python

Python est un outil puissant pour le traitement et l'analyse de données. Nos cours gratuits couvrent des bibliothèques telles que Pandas et NumPy, essentielles pour la manipulation de données. Découvrez comment charger, nettoyer, et visualiser des ensembles de données pour en extraire des informations précieuses.

Automatisation et Scripting avec Python

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Développement Web avec Python

Python est également célèbre pour le développement web grâce à des frameworks comme Django et Flask. Nos cours gratuits vous introduiront aux principes du développement web avec Python, de la création de pages web dynamiques à la gestion de bases de données.

Intelligence Artificielle et Machine Learning avec Python

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