Apprentissage de la Data Science avec Python

Ce dépôt contient mes notes, exercices et expérimentations liés au cours Découvrez les librairies Python pour la Data Science proposé par OpenClassrooms.

📚 Objectif

Apprendre les bases de la data science en Python, notamment à travers l’utilisation des principales bibliothèques :

• NumPy : calcul scientifique
• Pandas : manipulation de données tabulaires
• Matplotlib et Seaborn : visualisation de données

🛠️ Outils utilisés

• Python 3.11+
• Google Colab (recommandé pour une exécution rapide)
• Jupyter Notebooks
• Visual Studio Code (facultatif)

🚀 Pour commencer

Si tu veux lancer les notebooks localement :

1. Clone le dépôt :

git clone https://github.com/Harlequelrah/Learning_data_science.git

2. Crée un environnement :

python -m venv env
source env/bin/activate  # ou .\env\Scripts\activate sur Windows

3. Installe les dépendances :

pip install pandas numpy matplotlib seaborn jupyter

4. Lance Jupyter :

jupyter notebook

💡 Ou ouvre directement les fichiers .ipynb sur Google Colab

Structure

• Partie 1 : Manipulez_des_tableaux_avec_NumPy
• Partie 2 : Créez_des_data_frames_avec_Pandas
• Partie 3 : Construisez_des_data_visualisations_avec_Matplotlib_et_Seaborn

✍️ Progrès

• Bases de NumPy
• Manipulation de données avec Pandas
• Visualisation de données avec Matplotlib et Seaborn

📌 Remarques

Ce dépôt est principalement personnel et évolutif. Il sert à :

• documenter ma progression
• garder une trace de mes expérimentations
• poser les bases pour des projets plus avancés

📖 Licence

Ce dépôt est partagé à des fins éducatives. Le contenu original du cours appartient à OpenClassrooms.