2.13. Fondamentaux du langage Python : introduction à Python pour la science des données

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2.13. Fondamentaux du langage Python : Introduction à Python pour la science des données

Python est un langage de programmation de haut niveau, interprété, de script, impératif, orienté objet, fonctionnel, typé dynamiquement et fortement typé. Il ne s'intéresse pas au typage des données, ce langage est largement utilisé en science des données en raison de sa simplicité et de sa robustesse, en plus de disposer de puissantes bibliothèques pour la manipulation des données.

Qu'est-ce que la science des données ?

La science des données est une discipline qui utilise des méthodes, processus, algorithmes et systèmes scientifiques pour extraire des connaissances et des informations à partir de données structurées et non structurées. Il s'agit d'une extension de domaines de données tels que les statistiques, l'apprentissage automatique, l'analyse prédictive et l'exploration de données.

Pourquoi Python est-il populaire dans la science des données ?

Python est populaire dans la science des données pour plusieurs raisons. Premièrement, Python est un langage de programmation facile à apprendre et à utiliser. Cela permet aux data scientists de se concentrer sur la résolution de problèmes complexes plutôt que de passer du temps à apprendre un langage de programmation complexe. Deuxièmement, Python dispose d'un large éventail de bibliothèques et de frameworks qui facilitent le travail de la science des données. Il s'agit notamment de bibliothèques pour la manipulation de données (comme Pandas), la visualisation de données (comme Matplotlib et Seaborn) et l'apprentissage automatique (comme scikit-learn et TensorFlow).

Python pour la manipulation de données

Python est un excellent langage pour la manipulation de données. La bibliothèque Pandas, par exemple, fournit des structures de données et des fonctions puissantes pour travailler rapidement et facilement avec des données structurées. Avec Pandas, vous pouvez charger, préparer, manipuler et analyser vos données en Python. De plus, vous pouvez combiner Pandas avec d'autres bibliothèques telles que NumPy et Matplotlib pour effectuer une analyse et une visualisation de données plus avancées.

Python pour la visualisation de données

Python est également un excellent langage pour la visualisation de données. La bibliothèque Matplotlib vous permet de créer des graphiques et des visualisations de données de haute qualité. Vous pouvez utiliser Matplotlib pour créer des graphiques linéaires, des graphiques à barres, des histogrammes, des nuages ​​de points, etc. De plus, la bibliothèque Seaborn, basée sur Matplotlib, facilite la création de visualisations de données plus complexes et attrayantes.

Python pour l'apprentissage automatique

Python est l'un des principaux langages utilisés dans le domaine du machine learning. La bibliothèque scikit-learn fournit une gamme d'algorithmes d'apprentissage supervisé et non supervisé, de prétraitement des données, de sélection de modèles et d'évaluation. De plus, des bibliothèques telles que TensorFlow et Keras facilitent la création de réseaux neuronaux et de modèles d'apprentissage profond.

Conclusion

Python est un langage puissant et flexible pour la science des données. Sa simplicité et le large éventail de bibliothèques disponibles en font un excellent choix pour les data scientists. Que vous débutiez dans la science des données ou que vous soyez un professionnel chevronné, Python a beaucoup à offrir.

Ce cours Python avec Lambda et API Gateway pour le développement backend fournira une base solide dans le langage Python, ainsi qu'une introduction à ses applications en science des données. Vous découvrirez les principes fondamentaux du langage Python, tels que la manipulation des données, la visualisation des données et l'apprentissage automatique, et comment ces concepts peuvent être appliqués pour résoudre des problèmes du monde réel.

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