Python pour la Data Science : configurer son environnement de travail
Les essentiels et rien que les essentiels pour se lancer en Data Science avec Python.
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Les essentiels et rien que les essentiels pour se lancer en Data Science avec Python.
Création d'un modèle de détection d'images permettant de classifier des fruits et leur état de maturité.
Entraînement de Yolo V7 sur des données personnelles et sans GPU hardware
Analyse d'une série temporelle par décomposition et modélisations classiques.
Tour d'horizon des manières de filtrer des observations et sélectionner des colonnes avec pandas
Éléments théoriques généraux sur les séries temporelles et quelques exemples classiques.
Quelques opérations sur les séries temporelles, illustré par une petite étude de cas à bicyclette.
Introduction à la manipulation de données temporelles avec Python
Présentation et exemples d'utilisation de l'ACP en statistiques et data science.