Lino Galiana

2024-06-17

Python pour la data science

Site web du cours Python pour la data science , une introduction à Python pour la deuxième année du cursus d’ingénieur de l’ENSAE (Master 1).


L’ensemble du contenu de ce groupe est librement disponible ici ou sur Github et peut être testé sous forme de notebooks Jupyter.


Exemple avec l’introduction à Pandas

Au programme:

Globalement, ce cours propose un contenu très complet pouvant autant satisfaire des débutants en data science que des personnes à la recherche de contenu plus avancé :

  1. Manipulation de données : manipulation de données standards (Pandas), données géographiques (Geopandas), récupération de données (webscraping, API)…
  2. Visualisation de données : visualisations classiques (Matplotlib, Seaborn), cartographie, visualisations réactives (Plotly, Folium)
  3. Modélisation : machine learning (Scikit), économétrie
  4. Traitement de données textuelles (NLP): découverte de la tokenisation avec NLTK et SpaCy, modélisation…
  5. Introduction à la data science moderne : cloud computing, ElasticSearch, intégration continue…


L’ensemble du contenu de ce site s’appuie sur des données ouvertes, qu’il s’agisse de données françaises (principalement issues de la plateforme centralisatrice data.gouv ou du site web de l’Insee) ou de données américaines. Le programme est présenté de manière linéaire dans la partie supérieure de cette page (👆️) ou de manière désordonnée ci-dessous (👇️).

Un bon complément du contenu du site web est le cours que nous donnons avec Romain Avouac en dernière année de l’ENSAE plus tourné autour de la mise en production de projets data science : https://ensae-reproductibilite.github.io/website/


Thèmes en vrac

Pour découvrir Python de manière désordonnée. La version ordonnée est dans la page supérieure de cette page (👆️).

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Citation

BibTeX citation:
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  date = {2023},
  url = {https://pythonds.linogaliana.fr/},
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For attribution, please cite this work as:
Galiana, Lino. 2023. Python Pour La Data Science. https://doi.org/10.5281/zenodo.8229676.