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Fondations Python orientées Data Science : environnements reproductibles, syntaxe, structures de données, fonctions, fichiers, erreurs, bases NumPy, et mini-projet d'analyse.
Données pédagogiques publiées
Aucun objectif pédagogique n’est publié pour ce cours. Les titres de leçons ne sont pas transformés automatiquement en promesses d’apprentissage.
Structure publiée
1 module(s) · 25 leçon(s)
25 leçon(s) · 2h 5min
Pourquoi Python pour la Data ? Le paysage
Comprendre pourquoi Python domine le monde de la data, et visualiser le parcours d'apprentissage complet (scripts, analyse, machine learning). Découvrez les raisons concrètes de son succès et votre futur chemin d'apprentissage.
Ton premier environnement : Anaconda & Jupyter expliqués
Installer et comprendre l'utilité de Jupyter Notebook vs les scripts .py. Premier 'Hello World' et manipulation de cellules.
Variables : Les étiquettes de la mémoire (pas des boîtes !)
Comprendre le concept de référence en mémoire en Python. Apprendre à assigner, réassigner des variables et visualiser leur impact avec la fonction id().
Types de base (int, float, str, bool) : Le langage de l'ordi
Apprenez à discuter avec l'ordinateur dans son langage. Découvrez les types de base en Python (int, float, str, bool), leurs opérations fondamentales et les conversions de type (casting).
Structures de contrôle (1) : if/elif/else, la prise de décision
Apprends à donner de l'intelligence à ton code avec les conditions booléennes. Découvre comment filtrer des données simplement en utilisant if, elif et else pour prendre des décisions logiques.
Listes : Ta première collection ordonnée et modifiable
Découvre les listes en Python : comment stocker plusieurs valeurs dans une seule variable, accéder aux éléments par index, modifier le contenu, et utiliser les méthodes principales comme append et pop. Analogie avec un train de wagons.
Boucles `for` : Parcourir une liste (et bien plus) - Automatiser les tâches répétitives
Apprenez à automatiser les tâches répétitives avec les boucles `for`. Comprenez l'itération sur une liste et l'utilisation de `range()`. Premier pas vers le traitement en lot de données.
Tuples et Strings : Les collections immuables
Découvrez les tuples et les strings en Python, deux structures immuables essentielles pour la data. Apprenez pourquoi l'immuabilité garantit performance et intégrité, et maîtrisez la manipulation de texte pour le nettoyage de données.
Dictionnaires : La structure clé-valeur, cœur du JSON
Apprendre à associer des informations avec les dictionnaires Python, comme une fiche contact. Maîtrisez l'accès, l'ajout et la modification des données. Base essentielle pour manipuler des données structurées comme le JSON.
Boucles `while` et gestion de flux : Répéter tant qu'une condition est vraie
Apprenez à utiliser les boucles `while` pour répéter des actions tant qu'une condition est vraie. Comprenez les risques de boucles infinies et les cas d'usage pratiques comme la lecture de flux de données.
List Comprehensions : Élégance et performance
Apprenez à transformer et filtrer des listes en une seule ligne lisible avec la syntaxe [expression for item in list if condition]. Un gain de temps crucial pour manipuler des données efficacement en Python.
Fonctions (1) : Le principe DRY et la modularité
Apprenez à éviter la répétition de code avec les fonctions. Définissez et appelez une fonction simple, comprenez les paramètres et les valeurs de retour pour structurer vos programmes.
Fonctions (2) : Portée des variables (scope) et bonnes pratiques
Comprendre où une variable existe (local vs global). Écrire des fonctions fiables et réutilisables. Introduction aux docstrings pour documenter ton code.
Manipulation de fichiers (1) : Lire/Écrire du texte (.txt, .csv)
Interagir avec le monde extérieur ! Ouvrir, lire ligne par ligne, écrire et fermer un fichier. Gestion du contexte avec `with`. Apprenez à manipuler des fichiers texte et CSV en Python pour la data science.
Manipulation de fichiers (2) : Le module `csv` pour les données tabulaires
Apprenez à lire et écrire des fichiers CSV proprement avec le module dédié de Python. Comprenez les dialectes, les en-têtes et les bonnes pratiques pour manipuler des données tabulaires efficacement.
Le module `json` : Stocker et échanger des données structurées
Comprendre le format JSON, un standard universel pour l'échange de données. Apprendre à sérialiser (dumps) un dictionnaire Python en chaîne JSON et à désérialiser (loads) une chaîne JSON en dictionnaire Python.
Debugging (1) : Lire et comprendre les traces d'erreur
Ne plus avoir peur des erreurs ! Apprendre à lire une traceback pour localiser la source du problème (fichier, ligne, type d'erreur). Décryptage systématique des messages d'erreur Python.
Debugging (2) : Gérer les exceptions avec try/except
Apprends à anticiper et gérer élégamment les erreurs avec try/except pour que tes programmes Python ne plantent pas brutalement. Découvre comment traiter les exceptions courantes comme les fichiers introuvables ou les conversions impossibles.
Introduction à NumPy (1) : Pourquoi quitter les listes ? Les arrays
Découvrez pourquoi les listes Python sont limitées pour le calcul numérique et comment NumPy résout ces problèmes avec les arrays. Apprenez à créer un array NumPy et à explorer ses attributs fondamentaux (shape, dtype, ndim).
Introduction à NumPy (2) : Indexation avancée et slicing - Filtrer des données avec le masking booléen
Apprenez à manipuler efficacement des arrays multidimensionnels NumPy. Maîtrisez l'indexation par liste de booléens (masking) pour filtrer des données sans boucles, une technique fondamentale en data science.
Introduction à NumPy (3) : Opérations vectorisées et broadcasting
Découvrez le cœur de la performance NumPy : effectuer des calculs sur des tableaux entiers sans boucle `for`. Maîtrisez les règles du broadcasting pour des opérations efficaces.
Projet Intégrateur (1) : Nettoyage d'un jeu de données réel (CSV)
Synthèse pratique des compétences acquises : lire un fichier CSV sale, gérer les valeurs manquantes intelligemment, filtrer avec des conditions logiques, convertir des types de données, et sauvegarder un CSV propre et exploitable.
Projet Intégrateur (2) : Analyse exploratoire basique avec NumPy
Ce projet pratique vous guide à travers une analyse exploratoire complète de données nettoyées avec NumPy. Vous apprendrez à charger des données dans un array, calculer des statistiques descriptives (moyenne, médiane, écart-type) et créer des sous-ensembles de données pour l'analyse.
Aller plus loin : Panorama des bibliothèques data (pandas, matplotlib)
Découvrez comment pandas et matplotlib s'appuient sur vos connaissances Python pour manipuler et visualiser des données. Comprenez leur rôle dans l'écosystème data et leurs liens avec NumPy.
Méthodologie de l'autodidacte : Structurer son apprentissage continu
Apprenez à devenir un apprenant autonome en data science avec Python. Découvrez comment trouver des ressources pertinentes, lire efficacement la documentation, déboguer seul, contribuer à des projets open-source et construire un portfolio professionnel.
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