Présentation de Python et de l'interface Jupyter Notebook

I- Présentation de python et de
l’interface notebook
Dr OGBONE Komivi
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Introduction : L’analyse de données
Le but
•détecter des tendances à partir de données et ainsi d’en
extraire de la connaissance
•en explorant, visualisant et analysant ces données,
recueillir des informations utiles pour résoudre un
problème
•détecter des tendances a utiliser ensuite pour prendre
des décisions stratégiques (augmenter leurs revenus,
réduire leurs coûts, ou encore mieux comprendre leurs
clients pour améliorer leurs stratégies marketing)
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Introduction : R et Python pour
l’analyse de données
•R projet vu le jour en 1993 est :
•langage de programmation open source (gratuit)
•développé pour des statisticiens
•R: langage très orienté statistique
•Python vu le jour en 1991 possede
•une librairie dédiée au calcul scientifique, NumPy (1994),
•Matplotlib (2003) ou encore Pandas (2008) plus dediees a
l’analyse de données
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Introduction : pourquoi utiliser Python
pour la Data Science ? 1
•un langage de programmation libre de droits, populaire
•Application en Data Science, mais aussi pour
développer des applications web, des jeux, des
interfaces graphiques d’outils
•Disposition d’un ensemble complet de librairies dédiées
à la Data Science et donc
•Disposition de fonctions facilitant la manipulation de
données, les analyses statistiques sur ces données et
leur visualisation
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Introduction : pourquoi utiliser
Python pour la Data Science ? 2
•langage de programmation facile à apprendre car il
possède une syntaxe très simple et une documentation
très fournie
•librairies et méthodes qui permettent, en quelques
lignes de code, d’effectuer des traitements complexes
sur les données
•langage de choix pour tout projet concernant l’analyse
de données en général
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