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Module 1 · Python pour l'IA (remise à niveau) · Leçon 1 sur 1

Vue d'ensemble — Python pour l'IA (remise à niveau)

Vue d'ensemble — Python pour l'IA (remise à niveau) Objectif : Isoler un projet dans un environnement virtuel, nettoyer un jeu de données avec Python et Pandas, et écrire du code lisible et reproductible. Durée d'étude : Durée d'étude : 6 h Prérequis : aucun prérequis Fil rouge : Wanjiru, à Nairobi. Wanjiru rejoint à Nairobi une équipe qui analyse les transactions d'un portefeuille mobile (M-Pesa et Airtel Money). On lui remet un fichier CSV brut et un script qui ne tourne que sur le portable de son auteur : les bibliothèques se heurtent, les données sont en désordre, et la direction attend cinq statistiques claires. Dans ce module, elle apprend à isoler son projet, à nettoyer les données et à les résumer avec du code qu'un collègue peut relancer. Plan des leçons : 1. Environnements virtuels et gestion de paquets 2. Structures de données et manipulation 3. NumPy et Pandas essentiels 4. Bonnes pratiques de code data/IA Ce que tu sauras faire : - Isoler les dépendances d'un projet dans un environnement virtuel et figer leurs versions - Nettoyer un jeu de données brut avec des listes, des dictionnaires et des ensembles - Calculer cinq statistiques descriptives commentées avec Pandas à partir d'un fichier CSV - Documenter une fonction avec un docstring et des annotations de type Questions de fin de module (Réponds par écrit, avec des chiffres.) : 1. Combien de paquets figurent dans ton fichier de dépendances, et combien sont figés à une version précise ? Donne les deux nombres. 2. Combien d'anomalies as-tu trouvées dans ton jeu de données, et combien de lignes as-tu retirées ? Donne les nombres. 3. Pourquoi la moyenne et la médiane de tes montants diffèrent-elles ? Explique en une phrase. Livrables du module : - Ton fichier de dépendances avec les versions figées - Ton script ou notebook de nettoyage et de cinq statistiques commentées - Ta fiche de projet dans le carnet

Aperçu gratuit, sans compte — la suite de ce module et les modules suivants s'ouvrent après inscription.