COURSE AUTHOR –
ta Brains, Lucie G.
1. Utiliser les bibliothèques scientifiques de Python, notamment NumPy, Pandas, et Matplotlib
2. Utiliser NumPy pour effectuer des analyses statistiques sur vos données (effectuer des comparaisons, sélectionner des éléments, remplacer des valeurs, etc.)
3. Transformer une colonne à l’aide de Pandas pour manipuler les données. Utilisez le DataFrame Sorter pour trier et normaliser une colonne numérique.
4. Dessiner, adapter et analyser des courbes basées sur des exemples concrets
5. Analyser des données du monde réel
6. Maîtriser des tableaux NumPy (lire un jeu de données, extraire une valeur, extraire un vecteur, extraire une matrice…)
7. Utiliser Pandas pour lire un jeu de données ou un DataFrame pour l’exploration. Choisissez une colonne ou une ligne pour trier le DataFrame
8. Réindexer un DataFrame