Exercices Corrigés de Data Science : Analyse et Visualisation
Maîtrisez la data science avec des exercices corrigés.
Informatique- 1.Introduction data science & son rôle crucial prise décision basée données !
- 2.Méthodes collecte données pertinentes selon objectifs projet spécifique !
Exercice écrire un parseur qui récupère la valeur indiciaire du cours de bourse de votre choix sur sa page boursorama (en utilisant les dépendances beautifulsoup et requests ).
- 3.Analyse exploratoire données afin comprendre tendances patterns sous-jacents !
- 4.Visualisation données avec outils graphiques facilitant interprétation résultats obtenus !
- 5.Modélisation prédictive utilisant algorithmes statistiques machine learning adaptés selon besoins projet spécifique !
- 6.Evaluation performance modèles développés afin garantir précision fiabilité résultats fournis !
- 7.Application data science divers secteurs industriels allant finance santé marketing etc... !
- 8.Ressources pédagogiques accessibles aidant apprentissage autodidacte data science moderne actuelle !
- 9.Cas pratiques illustrant projets concrets réalisés utilisant méthodes étudiées ici ensemble !
Les cartes thermiques sont utiles pour la contre-analyse des donn ́ees multivari ́ees, en pla ̧cant des variables dans des lignes et des colonnes et en colorant les cellules dans le tableau. souvent utilis ́e pour mieux visualiser la matrice de corr ́elation .corr() .
Ce livre sur la data science avec le langage python, alliant théorie et pratique, s’adresse aussi bien aux étudiants et professionnels (in- génieurs, chercheurs, enseignants, data scientists), qu’aux informa-
Qu'est-ce que la visualisation interactive de données ?
Ce cours est une introduction à la visualisation interactive de données. il couvre : ce cours permettra à la fois de maitriser les fondamentaux pour utiliser de manière informée des outils de dataviz tels que tableau, mais aussi créer ses propres outils.
Comment spécifier le type des données d'un tableau ?
Il est possible de spécifier le type des données du tableau qu'on souhaite créer, avec l'option dtype dans la fonction array() de numpy. ici, on crée un tableau en spécifiant le type, float, puis on affiche le contenu de ce tableau. enfin, on affiche le type des données contenues dans ce tableau. [[1.5 2. 3. ] [4. 5.2 6. ] [7.
Contrôle continu intégral tps (rendu + review) présentation d’article projet présentation du cours critique pourquoi visualiser ? qu’est ce que la visualisation type de données variables graphiques mapping + visualisation pipeline un classique plan
Mineure « data science » frédéric pennerath confiance sur les mesures (1) problème 1 : quelle confiance accorder à une mesure calculée sur un ensemble
Comment calculer le vecteur moyen d'un dataframe ?
Calculer le vecteur moyen pour chacund'entre eux et stocker dans un nouveau dataframe la valeurmaximum,minimum,moyenne,écart type de chacun d'entre eux avec la véritéterrain. l'attribut values du dataframe peut être utile, tout comme lacréation de dataframe depuis un dictionnaire.
Pourquoi utiliser la data visualisation ?
Elle permet de se concentrer sur l’essentiel et faciliter la prise de décisions. son objectif est d'extraire des données un sens compréhensible par le plus grand nombre. la data visualisation facilite une compréhension, une communication et une collaboration plus rapide.
Quelle est l'importance de la visualisation des données ?
En data science, la data visualisation est présente à chaque étape d’un projet. en effet, la visualisation nous permet de comprendre nos données, analyser nos modèles et même pouvoir monitorer nos produits en production. l’importance de la visualisation des données n’est plus donc à démontrer.
Qu'est-ce que la datavisualisation ?
À l’ère du big data et du numérique, la représentation visuelle des données est devenue un enjeu clé pour bon nombre d’organisations souhaitant gagner en efficacité et en performance. qu’est-ce que la datavisualisation ? quel impact concret peut-elle avoir ? découvrez les 5 exemples de data visualisation qui ont le plus inspiré nos équipes !
Définition de la data science. s’appuyer sur des outils mathématiques, statistiques, informatiques et de visualisation des données pour transformer ces données brutes en informations utiles.
Data visualisation is called the technology of creating interactive visuals in order to analyse patterns, variations and derive valuable insights from data. data visualisation is mainly used to verify and clean up data, to explore and to discover data and to communicate the results to business parties.
Dashboards act as a data visualization tool where users can easily analyze trends and statistics. it can be a powerful way of communicating results of a data science project.
Quels sont les meilleurs outils de data visualisation ?
Peut-être avez-vous du mal à choisir parmi les outils de data visualisation proposés sur le marché actuel. nous vous recommandons particulièrement power bi. la solution bi de microsoft est aujourd’hui à la pointe de ce qui se fait en la matière. découvrez les outils de data visualisation power bi en action dans la vidéo ci-contre.
Qu’est-ce que la visualisation des données dans l’analyse de données ?
Qu'est-ce que la visualisation de données ? la visualisation de données est la représentation de données à l'aide de graphiques courants, tels que des diagrammes, des tracés, des infographies et même des animations .
ces affichages visuels d'informations communiquent des relations de données complexes et des informations basées sur les données d'une manière facile à comprendre.
C'est quoi le métier de data analyste ?
Fonction et missions
pour exploiter les données massives recueillies, elles ont besoin d'un technicien hautement qualifié : le data analyst.
le data analyst collecte, nettoie, organise et analyse de grandes quantités de données dans le but de fournir des informations pertinentes et exploitables pour les entreprises.
Quel est le salaire d'un data analyste ?
Le salaire d'un data analyst débutant oscille entre 35 k€ et 38 k€.
après 4 ans d'expérience, il peut atteindre 45 à 55 k€.
le salaire du data scientist, forcément professionnel expérimenté, s'établit à partir de 50 k€ à 60 k€.
Définition de la data science. s’appuyer sur des outils mathématiques, statistiques, informatiques et de visualisation des données pour transformer ces données brutes en informations utiles.
Data visualisation is called the technology of creating interactive visuals in order to analyse patterns, variations and derive valuable insights from data. data visualisation is mainly used to verify and clean up data, to explore and to discover data and to communicate the results to business parties.
Dashboards act as a data visualization tool where users can easily analyze trends and statistics. it can be a powerful way of communicating results of a data science project.
La data science, ou science des données, est la discipline qui traite de la collecte, de la préparation, de la gestion, de l’analyse, de l’interprétation et de la visualisation de grands ensembles de données com-plexes.
Comment faire une data visualisation ?
En data visualisation, un premier réflexe sera d’utiliser un diagramme de densité. un histogramme permet de visualiser la distribution des données sur un intervalle continu ou une certaine période de temps. chaque barre d’un histogramme représente la fréquence tabulée à chaque intervalle/tranche.
Qu'est-ce que la visualisation de données ?
La visualisation de données (ou dataviz) est un ensemble de techniques utilisées pour communiquer des informations sous forme d’objets visuels. on peut utiliser par exemple des points, des lignes ou des barres… en effet, l’objectif est de transmettre clairement les informations aux utilisateurs.
Qu'est-ce que l'analyse de données ?
Cours d'analyse de données : apprenez l'analyse de données pour extraire des informations à partir des données. comprendre les techniques de traitement des données, d'analyse statistique et de visualisation. la langue utilisée tout au long du cours, tant dans l’enseignement que dans les évaluations.
Comment faire une analyse de data ?
Avant d'aborder tout cela en détail, voici un résumé des principales différences entre ces deux métiers : missions : le data analyst analyse les données existantes et les rend compréhensibles par tous, tandis que le data scientist conçoit des modèles de machine learning pour réaliser des prédictions.
Quel est le salaire d'un data scientist ?
Apprendre data science
les formations sur des programmes de langage comme python ou sql forment aussi à ce domaine.
en formation initiale, les étudiants qui souhaitent s'y former peuvent passer par plusieurs cursus.
la spécialisation data science est accessible après un diplôme de niveau bac+3 à bac+5.
Évaluation
Contrôle continu intégral TPs (rendu + review) Présentation d’article Projet Présentation du cours Critique Pourquoi visualiser ? Qu’est ce que la visualisation Type de données Variables graphiques Mapping + visualisation pipeline Un classique Plan
Où l’ordinateur est plus efficace ?
Question bien définie, sur des données connues Quel est le taux de chômage ? Quel gène mute fréquemment sur tel ensemble de patients ? Décisions doivent être faites en un minimum de temps High-frequency trading Détection de défaut sur une chaîne d’assemblage
Où l’humain est il plus performant ?
Quand les questions ne sont pas bien définies (exploration) ● Quelle combinaison de gènes peut être associée à un cancer ? Quand les résultats peuvent donner lieu à plusieurs interprétations ● Quelle est la relation entre l’emploi et la politique industrielle d’un pays?
Les trois raisons de la visualisation
Enregistrer de l’information ● Plan, photo Faciliter le raisonnement sur de l’information (analyser) Analyser et calculer Raisonner sur les données Feedback et interaction Transmettre de l’information (présenter) Partager et persuader Collaborer et itérer Mettre en avant un aspect des données Enregistrer de
L’information
Mike Kelley – Photoviz http://shop.gestalten.com/photoviz.html Faciliter le
Plan
Les différents types de visualisation : Infographics Les différents types de visualisation :
Les données
À la base de toute visualisation Un bon designer de visualisation doit connaître : Les propriétés des données Les méta-données associées Ce que les gens veulent tirer des données
Type de données de base
Unités fondamentales Constituent les jeux de donnés Item / élément Lien Attribut Position Grille Exemple item (élément)/attribut
Élément et attribut
Élément : Entité individuelle, discrète. Ex: un patient, une voiture Attribut : Propriété mesurée ou observée Ex: taille, pression sanguine (patient), vitesse (voiture)
Jacques bertin
Cartographe français, auteur de la sémiologie graphique
Mapping
Le travail de base consiste à mapper des données → des marques graphiques et propriétés Ensuite rajouter de l’interaction pour naviguer dans et manipuler les données Question: ● Quels mapping choisir ? Quelles marques pour quelles données ? Efficacité de la perception humaine Efficacité
Bilan
Présentation du cours Critique Pourquoi visualiser ? Qu’est ce que la visualisation ? Type de données Variables graphiques Mapping + visualisation pipeline
Dimensions vs. mesures
Dimensions: Discrete variables describing data Dates, categories of values (independent vars) Measures: Data values that can be aggregated Numbers to be analyzed (dependent vars) Aggregate as sum, count, average, std. deviation
