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Ce livre est destiné aux personnes souhaitant avoir une première immersion dans le domaine de l'analyse de données avec le langage de programmation Python et les librairies dédiées à l'analyse de données que sont NumPy, Pandas, Matplotlib et Seaborn. Dans ce livre, nous verrons principalement comment explorer, manipuler et visualiser des données structurées, c'est-à-dire des tableaux contenant des lignes et des colonnes. La première partie aborde l'utilisation de la librairie NumPy qui est une librairie Python dédiée au calcul scientifique fournissant des fonctions très performantes de calcul, mais aussi des structures de données spécialisées et remarquablement performantes. La seconde partie aborde l'utilisation de la librairie Pandas qui est une librairie Python dédiée à la Data Science. Il s'agit de la librairie Python la plus populaire et la plus performante pour faire de l'analyse de données. Cette librairie Pandas amène avec elle deux nouvelles structures essentielles pour l'analyse de données qui sont les structures Series et DataFrame. La troisième partie aborde l'utilisation de la librairie Matplotlib qui est une librairie graphique très connue en Python car elle est puissante, très simple à prendre en main et chaque élément de la figure peut être configuré finement via un grand nombre de paramètres disponibles. La quatrième partie aborde l'utilisation de la librairie Seaborn qui est la librairie la plus populaire pour la visualisation de graphique. En réalité, cette librairie s'appuie sur Matplotlib et elle apporte des fonctions supplémentaires permettant de générer des graphiques plus travaillés, aux allures plus modernes, et ce de manière très simple. La cinquième partie aborde la création d'une application autonome pour visualiser des graphiques élaborés avec les librairies Matplotlib et Seaborn. Nous y verrons notamment comment utiliser le composant FigureCanvasQTAgg pour visualiser des graphiques aux allures modernes dans un projet PyCharm avec...

Python (Computer program language) --- Big data. --- Data mining. --- Machine learning. --- Python (langage de programmation) --- Données massives --- Exploration de données --- Apprentissage automatique

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Pure sciences. Natural sciences (general)