Détails
- 5 Sections
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- 28 Weeks
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- Python avancé5
- Manipulation de tableaux et opérations mathématiques avec NumPy8
- 2.1Structure de donnée : les numpy array
- 2.2Création de tableau
- 2.3Opérations sur les tableaux : opérations basiques, broadcasting, méthodes spécifiques, travailler à partir de formules mathématiques
- 2.4Entrées/sorties avec Numpy
- 2.5Explication de l’optimisation des opérations sur les tableaux avec Numpy : vectorisation, Allocation mémoire, binding C++, compilation sur architecture dédiée, optimisation des ressources du processeur
- 2.6Bannir les boucles for
- 2.7Comparaison de performances avec Python natif
- 2.8Profilage / Timing
- Calcul scientifique avec SciPy2
- Exploration et analyse de données avec Pandas9
- 4.1Structure de données : DataFrame, série
- 4.2Fonctionnalités essentielles : attributs, statistiques descriptives, type de données…
- 4.3Indexation et sélection de données : Basique, accès par attribut, slicing, sélection par label, par position, par fonction callable, méthodes de sélection, sélection par masque
- 4.4Opérations mathématiques sur les DataFrames : opérations accélérées sur les données, application de fonction mathématiques
- 4.5Opérations sur les DataFrames : concaténation, fusion, regroupement
- 4.6Travailler avec des données textuelles
- 4.7Travailler avec des données manquantes
- 4.8Travailler avec des Série temporelles
- 4.9Outils d’entrée/sortie
- Accélération de code Python2
