Python génial pour la science des données
La communauté d'IA centrée sur les données est le foyer de toutes choses?
Ce référentiel a été créé par les membres de notre communauté pour construire une liste organisée de ressources impressionnantes telles que des livres, des tutoriels, des cours, des bibliothèques open-source, des exercices et d'autres matériaux qui soutiennent les pythonistes en fabrication et les pythonistes migrant vers la science des données!
? Contribuant au dépôt?
Consultez notre guide contributif!
? Vous pouvez également nous trouver sur notre serveur Discord pour rencontrer d'autres apprenants, trouver des co-développeurs ou des mentors et s'engager dans de petites sessions de codage pratiques!
? Maîtrise python
❓ Par où commencer!
Si vous êtes sérieux au sujet du démarrage de votre voyage en tant que pythoniste, vous devez commencer par les bases. En tant que première approche de la langue, nous vous suggérons de commencer par le livre "Comment penser comme un informaticien: apprendre avec Python 3" et suivre les exercices présentés dans "Python par l'exemple: apprendre à programmer en 150 défis". Tous les exercices de ce dernier livre ont des solutions , donc cela pourrait être une bonne façon pour vous de commencer à pratiquer.
Si vous vous sentez à la hauteur et pour vous tenir à l'échelle, vous pouvez contribuer avec des exercices et des solutions que vous proposez dans ce référentiel. Assurez-vous simplement de suivre la structure sous python-mastery et ajoutez votre exercice et solution.py , ou ajoutez une nouvelle version d'une solution au cas où l'exercice existe déjà et que vous pensez que votre solution est différente de celle présentée (par exemple solution-03.py ).
??? Tutoriels et cours géniaux
- Tutoriel Python de 100 pages (version PDF | sur medium.com) - Inclut les quides, les vérifications des connaissances, + les projets.
- Guide du guide de l'auto-stopage - Guide des meilleures pratiques Python, écrit pour les humains.
Livres géniaux
- Comment penser comme un informaticien: apprendre avec Python 3
- Python par l'exemple: apprendre à programmer dans 150 défis
? Liste des repos
- 30 jours de python - 30 jours de défi de programmation Python est un guide étape par étape pour apprendre le langage de programmation Python en 30 jours. Néanmoins, ce défi peut prendre plus de 100 jours, alors suivez votre propre rythme.
- Learn-Python - Playground et Cheatheet pour apprendre Python. Une collection de scripts Python qui sont divisés par des sujets et contiennent des exemples de code avec des explications!
- Python Programming-Exercises - 100 exercices de programmation difficiles Python (avec des solutions!)
?? ♀️ exercices
Veuillez vous référer à ce dossier.
? Projets
- Créez vos propres données - la fabrication de données fictives montrera ce que vous avez appris qui soutiendra votre parcours vers la science des données.
- Construisez un jeu de devinettes Python - Challenge de programmation d'introduction classique.
Python pour la science des données
❓ Par où commencer!
Pour apprendre la science des données, la CRISP-DM est une bonne approche:
Méthodologie CRISP-DM
- Compréhension des affaires / des problèmes
- ? Compréhension des données: Vérifiez nos projets EDA dans la section Exercices ci-dessous! ?
- ? Préparation des données: suivez les tutoriels ci-dessous!
- Modélisation
- Évaluation
- Déploiement
Livres géniaux
? Vider
? Liste des repos
- Data-iningineering-zoomcamp: Cours d'ingénierie des données gratuite!
- MOPL-ZOOMCAMP: Cours Mlops gratuit!
??? Tutoriels
Compréhension des données:
- 01 - Comprendre vos données avec des statistiques descriptives
- 02 - Comprendre vos données avec visualisation
- 03 - Préparez vos données pour l'apprentissage automatique (? ♀️ À venir bientôt!)
Préparation des données
Traitant des données manquantes
- 00 - Début avec des données manquantes
- 01 - Introduction aux données manquantes?
- 02 - Imputation des données manquantes avec des méthodes statistiques?
- 03 - Imputation des données manquantes avec méthodes d'apprentissage automatique (? ♀️ À venir bientôt!)
Transformation des données
- 01 - Échelle de données numériques
- 02 - codage des données catégorielles
? Ensembles de données (pour l'exploration)
- Diabète
- Cancer du sein
- Ensemble de données HCC | Se gêner
?? Analyse des données exploratoires
- Ensemble de données olympique de 124 ans: Explorer un ensemble de données des Jeux Olympiques
? Comment contribuer?
- Téléchargez le projet et essayez de le résoudre à votre rythme!
- Posez autant de questions que vous le souhaitez dans notre canal Discord #? DS-Projects
- Partagez votre projet final en créant une demande de traction! ?
? Ressources
- 50 Projets d'analyse des données avec Python - 50 Projets d'analyse des données incroyables avec Python: résolu et expliqué.
- L'application Insane: Data Science: Ressources, Github Repos, Livres gratuits et intestins sur la science des données
- L'application Insane: Machine Learning: Ressources, Github Repos, Livres gratuits et intestins sur l'apprentissage automatique
? Une invitation ouverte
Nous sommes ouverts à la collaboration! Si vous souhaitez commencer à contribuer, vous devez créer une demande de traction avec des ressources pertinentes si vous avez trouvé ces ressources utiles, n'hésitez pas à rejoindre notre serveur Discord. Nous espérons dire "salut" de l'autre côté!
Un cri spécial à tous les contributeurs qui continuent de repousser les limites de la science des données?
Fait avec contribution.
