Exploration de données et visualisation de modèles avec Python et R

Les données brutes sont inutiles sans la capacité d'explorer leur structure et de communiquer leur signification. Ce cours textuel vous guide des principes fondamentaux de la science des données aux techniques avancées de visualisation et d'évaluation de modèles, vous apprenant à écrire du code propre et efficace en Python et en R. Vous apprendrez à : * Comprendre les principes fondamentaux de l'analyse exploratoire des données et de la distribution des données ; * Créer des visualisations essentielles, notamment des nuages de points, des histogrammes, des diagrammes en boîte et des diagrammes en violon ; * Comparer les techniques et bibliothèques de visualisation en Python et en R pour choisir le meilleur outil pour votre flux de travail ; * Évaluer les performances du modèle à l'aide de tracés de diagnostic et de tracés Q-Q pour garantir la validité statistique ; * Appliquer des pratiques de codage modernes, telles que des structures de données propres, à vos pipelines d'analyse. Vous commencerez par la terminologie de base et la théorie de la communication visuelle avant de plonger dans des tutoriels écrits étape par étape. Chaque section fournit des extraits de code pratiques en Python et en R, vous permettant de pratiquer la transformation des données et les techniques de traçage à votre rythme. Ce cours est conçu pour les débutants absolus en science des données, sans aucune expérience préalable en programmation requise. Commencez votre voyage dans l'exploration des données et maîtrisez l'art de l'analyse visuelle dès aujourd'hui.