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🐍 Python🟢 Débutant → Intermédiaire⏱️ ~20h

Python pour la Data Science

Apprends Python de zéro jusqu'aux bases de l'analyse de données, à travers des exercices sur des datasets réels et deux projets guidés complets.

  • 4 modules
  • 19 chapitres
  • 121 exercices
  • 2 projets
Commencer gratuitement →Gratuit, sans carte bancaire

Ce que tu sauras faire

Ce cours te fait passer de zéro en programmation à autonome sur Python pour la data science. Tu apprends les fondamentaux du langage (variables, types, listes, boucles, conditions, dictionnaires, fonctions), puis tu montes en compétence avec le nettoyage de données, la programmation orientée objet et la manipulation de dates. Chaque notion est mise en pratique immédiatement dans l'éditeur intégré sur des datasets réels, et tu termines avec deux projets guidés complets d'analyse de données.

  • Écrire des scripts Python complets, des variables aux structures de données
  • Automatiser des tâches avec des boucles et une logique conditionnelle avancée
  • Créer et utiliser des fonctions Python modulaires et réutilisables
  • Nettoyer et préparer des données réelles avant analyse
  • Structurer du code avec la programmation orientée objet et manipuler des dates
  • Mener des projets complets d'analyse exploratoire sur des datasets réels

Pour qui

Débutants complets en programmation ou analystes en reconversion data souhaitant maîtriser Python pour la data science

Le programme

Chaque chapitre de cours se termine par un quiz de validation et une fiche de révision, pour ancrer ce que tu as appris.

  1. Module 1

    Introduction à la programmation Python

    Tu sauras écrire tes premiers programmes Python et manipuler variables, types et listes.

  2. Module 2

    Opérateurs et structures de données en Python

    Tu sauras automatiser un traitement avec des boucles, des conditions et des dictionnaires, jusqu'à mener ton premier projet d'analyse sur des données réelles.

  3. Module 3

    Les fonctions Python

    Tu sauras organiser ton code en fonctions réutilisables et lire un message d'erreur pour le corriger.

  4. Module 4

    Manipuler et analyser des données en Python

    Tu sauras nettoyer un jeu de données réel, manipuler des dates et mener une analyse exploratoire complète.

Un exercice du cours

Tiré du chapitre gratuit « Les conditions multiples ». Tu l’écris et tu l’exécutes directement dans ton navigateur, avec Koda pour t’aider si tu bloques.

La liste de listes donnees_apps est déjà chargée pour toi, ligne d’en-tête comprise.

Calcule la note moyenne des applications payantes dont le genre est "Social Networking" ou "Games".

  1. Isole les notes de ces applications dans une liste nommée notes_jeux_social_payants.
  2. Calcule la moyenne de cette liste et assigne le résultat à une variable nommée moyenne_payant.

Essaie de résoudre cet exercice sans aide supplémentaire. Le code est quasi identique à celui des applications gratuites fourni dans l'éditeur.

notes_jeux_social_gratuits = []
for ligne in donnees_apps[1:]:
    note = float(ligne[7])
    genre = ligne[11]
    prix = float(ligne[4])

    if (genre == 'Social Networking' or genre == 'Games') and prix == 0:
        notes_jeux_social_gratuits.append(note)

moyenne_gratuit = sum(notes_jeux_social_gratuits) / len(notes_jeux_social_gratuits)

# Applications payantes (moyenne)

11 chapitres gratuits pour commencer

Tu commences sans carte bancaire. Le reste du cours est inclus dans l’abonnement Pro, avec Koda sans limite et les fiches d’entretien.

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