Fondations de la science des données : Programmation en R et Python

Choisir entre R et Python pour la science des données peut sembler accablant lorsque vous débutez. Ce cours élimine les incertitudes en vous enseignant les fondamentaux des deux langages, vous permettant d'utiliser le bon outil pour toute tâche d'analyse de données. Vous passerez d'un débutant complet à un explorateur de données confiant. Vous comprendrez comment configurer des environnements de programmation propres, lire et manipuler des ensembles de données, effectuer des analyses statistiques et générer des visualisations claires à l'aide de bibliothèques standard de l'industrie dans les deux écosystèmes. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les concepts fondamentaux de la science des données, la terminologie et les différences essentielles entre les flux de travail R et Python. - Gérer les environnements de programmation et les dépendances à l'aide d'outils modernes pour les deux langages. - Manipuler et nettoyer des données structurées à l'aide de Pandas et Polars en Python, ainsi que des packages Tidyverse en R. - Effectuer une analyse exploratoire des données et des calculs statistiques pour découvrir les tendances au sein des ensembles de données. - Créer des visualisations de données claires et informatives à l'aide de ggplot2 en R et matplotlib en Python. - Pratiquer l'écriture de code propre et reproductible en utilisant les conventions de programmation modernes et les annotations de type. Le cours commence par des définitions essentielles et la configuration de l'environnement avant de vous guider à travers des exemples de code pratiques dans les deux langages. Vous progresserez de la syntaxe de base aux techniques pratiques de manipulation et de visualisation de données grâce à des exercices de lecture structurée et d'analyse écrite. Ce cours est conçu pour les débutants absolus sans expérience préalable en programmation ou en science des données. Commencez votre parcours en science des données dès aujourd'hui et maîtrisez la double puissance de R et Python.