1. Apprendre
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  3. Python intermédiaire
  • 1

    Matplotlib

    Gratuit

    La visualisation des données est une compétence clé pour les experts en science des données. Matplotlib facilite la création de graphiques significatifs et pertinents. Dans ce chapitre, vous apprendrez à construire différents types de graphiques et à les personnaliser pour les rendre plus attrayants visuellement et plus faciles à interpréter.

  • 2

    Dictionnaires et pandas

    Découvrez le dictionnaire, une alternative à la liste Python, et le DataFrame pandas, la norme de facto pour travailler avec des données tabulaires en Python. Vous aurez l'occasion de vous exercer à la création et à la manipulation d'ensembles de données, et vous apprendrez à accéder aux informations dont vous avez besoin à partir de ces structures de données.

  • 3

    Logique, flux de contrôle et filtrage

    La logique booléenne est le fondement de la prise de décision dans les programmes Python. Apprenez à connaître les différents opérateurs de comparaison, à les combiner avec les opérateurs booléens et à utiliser les résultats booléens dans les structures de contrôle. Vous apprendrez également à filtrer les données dans les DataFrames pandas à l'aide de la logique.

  • 4

    Boucles

    Vous pouvez utiliser plusieurs techniques pour exécuter le code Python de manière répétée. Alors que les boucles sont comme des instructions « if » répétées, la boucle « for » itère sur toutes sortes de structures de données. Découvrez-les dans ce chapitre.

  • 5

    Étude de cas : Statistiques sur les pirates informatiques

    Ce chapitre vous permettra de mettre en pratique tous les concepts que vous avez appris dans ce cours. Vous utiliserez les statistiques des hackers pour calculer vos chances de gagner un pari. Utilisez des générateurs de nombres aléatoires, des boucles et Matplotlib pour gagner en compétitivité.

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