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Udemy-Python pour la Data Science et le Machine Learning: A à Z.2023.FR.WEB-DL.1080P.X264.TS

1-Rappels sur le langage Python

10 - Variables.ts

14.51 MB

11 - Opérateurs Arithmétiques.ts

16.35 MB

12 - Opérateurs de Comparaison.ts

6.58 MB

13 - Opérateurs Logiques.ts

12.89 MB

14 - Instructions Conditionnelles.ts

12.5 MB

15 - Boucles.ts

13.35 MB

16 - Séquences - Listes.ts

28.96 MB

17 - Séquences - Dictionnaires.ts

9.16 MB

18 - Séquences - N-uplets.ts

7.11 MB

19 - Fonctions intégrées.ts

5.86 MB

1 - Bienvenue au cours.ts

1.65 MB

20 - Fonctions définis par l'utilisateur.ts

14.34 MB

2 - Introduction à Python pour la Data Science.ts

5.61 MB

3 - Installation de Python pour la Data Science.ts

13.07 MB

4 - Qu'est-ce que Jupyter Notebook -.ts

4.88 MB

5 - Installation d'Anaconda sur Windows, Mac & Ubuntu.ts

35.65 MB

6 - Implémentation de Python dans Jupyter.ts

3.2 MB

7 - Gestion des Répertoires dans Jupyter Notebook.ts

17.76 MB

8 - Entrée-Sortie.ts

7.31 MB

9 - Différents Types de Données.ts

5.28 MB

Ressources

1)+Remise+à+Niveau+Rapide+sur+Python.pdf

PDF

6.03 MB

2)+Science+des+Données+avec+Python.pdf

PDF

3.46 MB

3)+Structures+de+données+Pandas.pdf

PDF

1.69 MB

4)+Nettoyage+des+Données.pdf

PDF

1.18 MB

5)+Visualisation+de+Données+avec+Python.pdf

PDF

1.24 MB

6)+Analyse+Exploratoire+des+Données.pdf

PDF

1.13 MB

7)+Séries+chronologiques.pdf

PDF

963.09 KB

ETH_1h.csv

CSV

1.39 MB

ML-Resources

50_Startups.csv	CSV	2.38 KB
Course Slides.pdf	PDF	8.79 MB
Decision_tree.ipynb	IPYNB	14.31 KB
K-means+algorithm+numpy&pandas+clustering.ipynb	IPYNB	102.34 KB
KNN_Binary_Classification.ipynb	IPYNB	25.2 KB
Movie_Id_Titles		49.78 KB
MultipleLinearRegression.ipynb	IPYNB	8.54 KB
Quiz.docx	DOCX	16.23 KB
Recommender+Systems+with+Python.ipynb	IPYNB	122.38 KB
homeprices.csv	CSV	77 B
linear_regression_houseprice.ipynb	IPYNB	16.34 KB
logistic_regression_Binary_Classification.ipynb	IPYNB	2.74 KB
mall+customers+data.csv	CSV	4.28 KB
mallCustomerData.txt	TXT	3.89 KB
salaries.csv	CSV	657 B
u.data	DATA	1.98 MB
user+data.csv	CSV	10.67 KB

Machine+learning+(FR).pdf

PDF

7.3 MB

cereals.csv

CSV

412 B

data_df.csv

CSV

3.69 KB

iris.csv

CSV

3.88 KB

titanic.csv

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59.76 KB

10-Algorithmes de classification K-Plus proches

100 - Implémentation en python - importation du jeu de.ts	TS	13.8 MB
101 - Implémentation en python - fractionnement des do.ts	TS	13.55 MB
102 - Implémentation en python - mise à l’échelle des .ts	TS	7.08 MB
103 - Implémentation en python - Importation du classi.ts	TS	19.19 MB
104 - Implémentation en python - Prédiction des résult.ts	TS	10.16 MB
95 - Introduction à la classification.ts	TS	6.79 MB
96 - Algorithme K-Plus proches voisins (KNN).ts	TS	9.08 MB
97 - Exemple de KNN.ts	TS	6.29 MB
98 - K-Nearest Neighbours (KNN) en utilisant python.ts	TS	7.75 MB
99 - Implémentation en python - importation des biblio.ts	TS	6.53 MB

11-Algorithmes de classification Arbre de décision

105 - Introduction aux arbres de décision.ts	TS	9.7 MB
106 - Qu’est-ce que l’entropie -.ts	TS	5.14 MB
107 - Exploration de l’ensemble de données.ts	TS	4.85 MB
108 - Arborescence des décisions.ts	TS	8.92 MB
109 - Implémentation en python - Importation de biblioth.ts	TS	6.24 MB
110 - Implémentation en python - codage de données catég.ts	TS	27.77 MB
111 - Implémentation en python - fractionnement des donn.ts	TS	6.03 MB
112 - Implémentation en python- prédiction et précision.ts	TS	17.15 MB

12-Algorithmes de classification régression

113 - Introduction.ts	TS	9.52 MB
114 - Étapes de mise en œuvre.ts	TS	8.43 MB
115 - Implémentation en python - Importation de bibliothèqu.ts	TS	9.22 MB
116 - Implémentation en python - fractionnement des données.ts	TS	6.27 MB
117 - Implémentation en python - Pre-processing.ts	TS	16.96 MB
118 - Implémentation en python - Formation du modèle.ts	TS	11.28 MB
119 - Implémentation en python - Prédiction des résultats .ts	TS	18.99 MB
120 - Régression logistique vs Régression linéaire.ts	TS	17.68 MB

13-Clustering

121 - Introduction au clustering.ts	TS	5.61 MB
122 - Cas d’utilisation.ts	TS	5.61 MB
123 - Algorithme de clustering K-Means.ts	TS	9.7 MB
124 - Méthode du coude.ts	TS	9.01 MB
125 - Étapes de la méthode du coude.ts	TS	7.84 MB
126 - Implémentation en python.ts	TS	31.44 MB
127 - Regroupement hiérarchique.ts	TS	9.77 MB
128 - Clustering basé sur la densité.ts	TS	10.55 MB
129 - Implémentation du clustering k-means en python.ts	TS	5.06 MB
130 - Importation du jeu de données.ts	TS	19.42 MB
131 - Visualisation du jeu de données.ts	TS	19.15 MB
132 - Définition du classificateur.ts	TS	11.11 MB
133 - Visualisation 3D des clusters.ts	TS	11.37 MB
134 - Visualisation 3D des valeurs prédites.ts	TS	17.94 MB
135 - Nombre de clusters prédits.ts	TS	15.7 MB

14-Système de recommandation

136 - Introduction.ts	TS	10.68 MB
137 - Filtrage collaboratif dans les systèmes de recommandation.ts	TS	5.48 MB
138 - Système de recommandation basé sur le contenu.ts	TS	6.6 MB
139 - Implémentation en python - Importation de bibliothèques et de jeux de données.ts	TS	15.66 MB
140 - Fusion de jeux de données en une seule trame de données.ts	TS	8.04 MB
141 - Tri par titre et notation.ts	TS	32.56 MB
142 - Histogramme indiquant le nombre d’évaluations.ts	TS	7.45 MB
143 - Distribution des fréquences.ts	TS	8.43 MB
144 - Graphique combiné des notations et nombre de notations.ts	TS	9.45 MB
145 - Prétraitement des données.ts	TS	14.5 MB
146 - Tri des films les mieux notés.ts	TS	11.09 MB
147 - Obtenez les notes pour deux films.ts	TS	13.41 MB
148 - Corrélation entre les films les mieux notés.ts	TS	18.54 MB
149 - Tri des données par corrélation.ts	TS	8.3 MB
150 - Filtrage des films.ts	TS	6.62 MB
151 - Tri des valeurs.ts	TS	10.04 MB
152 - Répéter le processus pour un autre film.ts	TS	20.19 MB

15-Conclusion

153 - Conclusion.ts

3.09 MB

2-Bibliothèques Python essentielles pour la science des données

22 - Installation des bibliothèques.ts	TS	1.55 MB
23 - Importation de bibliothèques.ts	TS	7.13 MB
24 - Bibliothèque Pandas pour la Data Scie.ts	TS	5.07 MB
25 - Bibliothèque NumPy pour la Data Scien.ts	TS	4.85 MB
26 - Pandas vs NumPy.ts	TS	7.63 MB
27 - Bibliothèque Matplotlib pour la Data .ts	TS	3.61 MB
28 - Bibliothèque Seaborn pour la Data Sci.ts	TS	1.96 MB

3-Fondamentaux de NumPy

29 - Introduction au tableaux NumPy.ts	TS	10.23 MB
30 - Création de tableaux NumPy.ts	TS	32.72 MB
31 - Indexation des tableaux NumPy.ts	TS	60.45 MB
32 - Forme du tableau.ts	TS	2.47 MB
33 - Itération sur des tableaux NumPy.ts	TS	28.98 MB

4-Mathématiques pour la Science des Données

34 - .zeros().ts	TS	9.7 MB
35 - .ones().ts	TS	4.1 MB
36 - .full().ts	TS	4.16 MB
37 - Addition d'un scalaire.ts	TS	5.8 MB
38 - Soustraction d'un scalaire.ts	TS	8.71 MB
39 - Multiplication par un scalaire.ts	TS	6.36 MB
40 - Diviser par un scalaire.ts	TS	7.07 MB
41 - Puissance.ts	TS	4.14 MB
42 - Transposée.ts	TS	4.27 MB
43 - Addition par éléments.ts	TS	7.01 MB
44 - Soustraction par éléments.ts	TS	4.45 MB
45 - Multiplication par éléments.ts	TS	4.95 MB
46 - Division par éléments.ts	TS	6.16 MB
47 - Multiplication matricielle.ts	TS	9.26 MB
48 - Statistiques.ts	TS	14.18 MB

5-Dataframes avec Pandas et Séries

49 - Introduction.ts	TS	1.79 MB
50 - Structure de données Pandas.ts	TS	2.76 MB
51 - Qu'est-ce que le DataFrame Pandas -.ts	TS	3.82 MB
52 - Qu'est-ce qu’une Série Pandas -.ts	TS	3.64 MB
53 - DataFrame et Séries.ts	TS	2.77 MB
54 - Création d'un DataFrame en utilisant des listes.ts	TS	18.79 MB
55 - Création d'un DataFrame à l'aide d'un dictionnaire.ts	TS	5.12 MB
56 - Chargement d'un fichier csv en tant que DataFrame.ts	TS	8.27 MB
57 - Changer la colonne d'index.ts	TS	4.46 MB
58 - Inplace.ts	TS	7.85 MB
59 - Examen du Dataframe.ts	TS	3.69 MB
60 - Résumé Statistique.ts	TS	3.39 MB
61 - Opérateur pour le découpage en rangs.ts	TS	12.35 MB
62 - Opérateur pour l'indexation des colonnes.ts	TS	5.62 MB
63 - Listes Booléennes.ts	TS	11.73 MB
64 - Filtrage des lignes.ts	TS	8.47 MB
65 - Filtrer les rangs en utilisant l'opérateur AND et OR.ts	TS	14.82 MB
66 - Filtrer avec loc.ts	TS	40.09 MB
67 - Filtrer avec iloc pour le découpage en tranches.ts	TS	26.4 MB
68 - Ajout et suppression de lignes et de colonnes.ts	TS	19.88 MB
69 - Triage des valeurs.ts	TS	12.37 MB
70 - Exportation de DataFrame pandas en csv.ts	TS	14.41 MB
71 - Concaténation de DataFrames.ts	TS	9.37 MB
72 - Groupby().ts	TS	16.36 MB

6-Introduction au Machine Learning

73 - Qu’est-ce que le Machine Learning -.ts	TS	11.23 MB
74 - Applications du Machine Learning.ts	TS	6.19 MB
75 - Méthodes de Machine Learning.ts	TS	2.11 MB
76 - Qu’est-ce que l’apprentissage supervisé -.ts	TS	9.69 MB
77 - Qu’est-ce que l’apprentissage non supervisé -.ts	TS	9.25 MB
78 - Apprentissage supervisé vs apprentissage non supervisé.ts	TS	20.16 MB

7-Implémentation d’algorithmes ML en Python

	79 - Introduction.ts	TS	5.26 MB
	80 - Bibliothèques Python pour le Machine Learning.ts	TS	13.35 MB

8-Régression linéaire simple

81 - Introduction à la régression.ts	TS	11.78 MB
82 - Comment fonctionne la régression linéaire -.ts	TS	12.12 MB
83 - Représentation de ligne.ts	TS	7.08 MB
84 - Implémentation en python - Importation de bibliothèques et de jeux de données.ts	TS	11.64 MB
85 - Implémentation en python - Distribution des données.ts	TS	13.41 MB
86 - Implémentation en python - Créer un objet de régression linéaire.ts	TS	20.17 MB

9-Régression linéaire multiple

87 - Comprendre la régression linéaire multiple.ts	TS	8.41 MB
88 - Implémentation en python - exploration du jeu de données.ts	TS	18.72 MB
89 - Implémentation en python - codage de données catégorielles.ts	TS	46.39 MB
90 - Implémentation en python - fractionnement des données en ensembles de formation.ts	TS	12.67 MB
91 - Implémentation en python - Formation du modèle sur l’ensemble d’entrainement..ts	TS	12.79 MB
92 - Implémentation en python - prédiction des résultats de l’ensemble de tests.ts	TS	27.22 MB
93 - Évaluation des performances du modèle de régression.ts	TS	8.38 MB
94 - Erreur quadratique moyenne racine en Python.ts	TS	8.79 MB

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