📊 Pandas et analyse de données
Pourquoi Pandas ? Le problème de la vitesse
Si vous avez suivi le parcours difficile de Python 101, vous avez déjà chronométré votre propre code de comptage de mots en Python pur sur un corpus de texte — et l'avez senti ralentir à mesure que le corpus grandissait. Ce n'est pas une coïncidence : les boucles Python ordinaires sont lentes pour ce genre de travail. Pandas (construit sur numpy) existe précisément pour résoudre cela, en effectuant les boucles en code C rapide et vectorisé sous le capot plutôt qu'en Python lui-même. Cette section porte sur l'apprentissage de l'utilisation de cette vitesse.
🎯 Objectifs d'apprentissage — à la fin de ces 5 semaines vous serez capable de :
- Charger, explorer, et nettoyer des données tabulaires avec pandas
- Filtrer, grouper, et agréger de vrais jeux de données
- Reproduire une analyse de style Kaggle de bout en bout
🟢 Normal: Bases de Pandas
Apprenez les fondamentaux de pandas, puis reproduisez un notebook Kaggle classique de bout en bout.
- Bases des Series et DataFrame, lecture de CSV
- Sélection, filtrage, indexation
- Nettoyage : valeurs manquantes, dtypes, opérations sur le texte
- Groupby, agrégation, fusion
- Reproduction guidée d'un notebook d'EDA Titanic
⏱️ Temps requis : ~3–4 heures/semaine
Commencer Normal →🔴 Difficile: Projet EDA complet
Un parcours basé sur un projet : menez une analyse exploratoire des données complète, en formulant des questions, en visualisant, et en livrant un rapport final.
- Cadre de l'EDA : formuler des questions, profiler un jeu de données
- Analyse univariée + visualisations
- Analyse bivariée/multivariée, corrélation
- Visualisations avancées et narratives
- Livrable final : un rapport d'EDA complet sur un vrai jeu de données
⏱️ Temps requis : ~4–6 heures/semaine
Commencer Difficile →