Podcast
Questions and Answers
Quel est le but de la commande 'pd.read_csv' dans l'importation de données?
Quel est le but de la commande 'pd.read_csv' dans l'importation de données?
- Ouvrir un fichier XLSX
- Exporter des données vers un fichier CSV
- Lire un fichier CSV et charger son contenu dans un DataFrame (correct)
- Analyser des données statistiques depuis un fichier
Quel package est utilisé pour créer des visualisations graphiques dans Python?
Quel package est utilisé pour créer des visualisations graphiques dans Python?
- NumPy
- Scipy
- Pandas
- Matplotlib (correct)
Lors de l'importation d'un fichier XLSX, quelle méthode est utilisée?
Lors de l'importation d'un fichier XLSX, quelle méthode est utilisée?
- pd.read_excel() (correct)
- pd.import_excel()
- pd.read_xlsx()
- pd.load_excel()
Pour réaliser une régression linéaire, quel module est utilisé dans le contenu?
Pour réaliser une régression linéaire, quel module est utilisé dans le contenu?
Quand est-il nécessaire d'appliquer un passage au logarithme d'une variable ?
Quand est-il nécessaire d'appliquer un passage au logarithme d'une variable ?
Quel test statistique est utilisé pour déterminer la corrélation entre deux variables quantitatives?
Quel test statistique est utilisé pour déterminer la corrélation entre deux variables quantitatives?
Quel concept n'est pas mentionné comme analyse à réaliser sur la base de données?
Quel concept n'est pas mentionné comme analyse à réaliser sur la base de données?
Quel type de graphique est utilisé pour visualiser la distribution d'un ensemble de données?
Quel type de graphique est utilisé pour visualiser la distribution d'un ensemble de données?
Flashcards
pd.read_csv()
pd.read_csv()
Une fonction Python utilisée pour importer et manipuler des données à partir de fichiers CSV.
pd.read_excel()
pd.read_excel()
Une fonction Python utilisée pour importer et manipuler des données à partir de fichiers Excel (XLSX).
Analyse globale des données
Analyse globale des données
Une méthode statistique qui permet d'obtenir une vue d'ensemble des données, incluant la moyenne, la médiane, l'écart type, etc.
Histogramme
Histogramme
Signup and view all the flashcards
Boîtes à moustaches
Boîtes à moustaches
Signup and view all the flashcards
Description de variables qualitatives
Description de variables qualitatives
Signup and view all the flashcards
Description conjointe de variables quantitatives
Description conjointe de variables quantitatives
Signup and view all the flashcards
Tests de normalité
Tests de normalité
Signup and view all the flashcards
Study Notes
Sujet : Sciences des Données - 1ère Année Cycle Ingénieur
-
Environnement Python:
- Utiliser "Online Matplotlib Compiler".
- Importer les bibliothèques Python suivantes:
matplotlib.pyplot,scipy.stats,numpy,pylab,pandas,seaborn,statistics,statsmodels.api,openpyxl.
-
Importation de Bases de Données CSV:
- Ouvrir un fichier CSV.
- Utiliser
pd.read_csv("nomdufichier.csv", header = 0, sep ",")pour l'importer dans un DataFrame pandas. N'oublier pas les guillemets dans le code.
-
Importation de Bases de Données XLSX:
- Ouvrir un fichier XLSX.
- Utiliser
pd.read_excel("nomdufichier.xlsx")pour l'importer dans un DataFrame pandas. N'oublier pas les guillemets dans le code.
Corps du Sujet
-
Analyse globale de la base de données:
- Calculer des mesures statistiques de base sur les variables (moyennes, écarts types, etc.).
- Créer des histogrammes pour chaque variable pour visualiser les distributions.
- Créer des boites à moustaches pour identifier les valeurs aberrantes.
-
Description des variables qualitatives:
- Décrire la nature des variables qualitatives de la base de données.
- Conjointement à des variables quantitatives.
- Conjointement à des variables qualitatives et quantitatives.
-
Description conjointe des variables quantitatives:
- Calcul et interprétation des corrélations.
- Visualisation par des graphiques appropriés (ex: nuage de points).
-
Tests de normalité:
- Vérifier si les données suivent une distribution normale (ex: test de Shapiro-Wilk).
- Mettre en place une éventuelle transformation logarithmique si nécessaire.
-
Tests d'une moyenne:
- Tester si la moyenne d'une variable est significativement différente de la moyenne théorique (ex: tests t).
-
Tests de comparaison de 2 moyennes:
- Comparer les moyennes de deux groupes.
-
Tests d'indépendance de 2 variables qualitatives:
- Déterminer si il existe une association entre deux variables qualitatives (ex: test du Chi-deux).
-
Tests de corrélation: Corrélations entre variables quantitatives (ex : coefficient de corrélation de Pearson).
-
Tests d'une proportion: Comparer les proportions de deux groupes.
-
Tests de comparaison de deux proportions: Comparer les proportions de deux groupes.
-
Tests de positionnement: Identifier des valeurs limites ou des positions spécifiques dans les données.
-
Tests de comparaison de plusieurs moyennes: Comparer les moyennes de plus de deux groupes (analyse ANOVA).
-
Intervalles de confiance pour une moyenne: Calculer des intervalles de confiance pour une moyenne.
-
Classification: Classifier des observations dans différents groupes.
-
Régression linéaire: Modéliser la relation entre une variable dépendante et une ou plusieurs variables indépendantes.
Rendu du Projet
- Le projet doit être rendu jeudi 13 février 2025.
- Le rendu doit inclure un fichier Word avec le code Python commenté et les graphiques.
- Les sorties de code Python doivent être incluses.
- Utiliser l'outil "outil-capture" de Windows pour les graphiques.
Studying That Suits You
Use AI to generate personalized quizzes and flashcards to suit your learning preferences.
Related Documents
Description
Ce quiz couvre les concepts fondamentaux de l'environnement Python pour la science des données, y compris l'importation de fichiers CSV et XLSX dans des DataFrames pandas. Les participants apprendront également à effectuer une analyse statistique de base et à visualiser les données avec des histogrammes. Testez vos connaissances sur ces compétences essentielles en data science.
