Dans ce module, vous explorerez les structures de données Python essentielles, notamment les listes, les tuples, les dictionnaires et les ensembles. En commençant par les listes et les tuples, vous apprendrez à stocker et à manipuler des collections de données en utilisant des techniques d'indexation, de découpage et de tri. Grâce à des travaux pratiques, vous vous exercerez à des opérations clés telles que le clonage de listes et la manipulation de n-uplets. Le module présente ensuite les dictionnaires, dans lesquels les données sont stockées sous forme de paires clé-valeur, et vous acquerrez une expérience pratique de la création et de l'utilisation de ces dictionnaires. Enfin, vous examinerez les ensembles, une collection non ordonnée qui ne contient que des éléments uniques, et apprendrez à effectuer des opérations sur les ensembles et des tâches basées sur la logique. À la fin de ce module, vous aurez une solide compréhension de base de ces structures de données Python.

Dans ce module, vous construirez une base solide dans les concepts de programmation Python essentiels pour la science des données appliquée. Le module commence par les conditions et les branchements, où vous apprendrez à utiliser les opérateurs logiques et de comparaison pour contrôler le flux de votre programme. Vous passerez ensuite aux boucles, y compris les boucles for et while, pour itérer sur des séquences et effectuer des tâches répétitives de manière efficace. Le module couvre ensuite les fonctions, en vous apprenant à utiliser les fonctions Python intégrées et à définir vos propres fonctions pour structurer et réutiliser le code de manière efficace. Vous explorerez également la gestion des exceptions, un concept essentiel qui permet à votre programme de gérer les erreurs avec élégance et de conserver sa robustesse. Enfin, vous serez initié aux objets et aux classes, la base de la programmation orientée objet en Python. Vous apprendrez à définir vos propres classes et à créer des objets, à comprendre les attributs et les méthodes, et à voir comment les problèmes du monde réel peuvent être modélisés à l'aide des principes de la POO.

Dans ce module, vous commencerez par comprendre les principes fondamentaux du travail avec les données en Python, en vous concentrant sur la lecture et l'écriture de données dans des fichiers de différents formats tels que le texte, CSV et JSON. Vous apprendrez à ouvrir, lire, écrire et manipuler des fichiers de manière efficace, ce qui est essentiel pour traiter les données du monde réel. Au fur et à mesure de votre progression, vous explorerez les bibliothèques Python essentielles à la manipulation des données et aux opérations mathématiques. Des bibliothèques clés telles que Pandas vous aident à travailler avec des données structurées sous forme de tableaux, tandis que NumPy prend en charge les opérations numériques sur les tableaux et les matrices. À la fin du module, vous aurez acquis les compétences nécessaires pour manipuler et effectuer des opérations mathématiques sur des données à l'aide de Python, ce qui vous permettra d'acquérir des bases solides pour des techniques d'analyse de données plus avancées.

Ce module explore différentes techniques de collecte de données, en se concentrant sur l'utilisation des API, le web scraping et le travail avec différents formats de fichiers. À la fin de ce module, vous serez équipé des outils et des connaissances nécessaires pour collecter des données à partir de différentes sources, à la fois structurées et non structurées. Le module comprend des laboratoires pratiques, du contenu optionnel pour une exploration plus approfondie, et un examen final complet pour tester votre compréhension globale du cours.