Vous cherchez à apprendre Python ou bien à vous perfectionner en Python dans le but de faire des programmes de machine learning ou de deep learning ? Eh bien, vous avez raison ! Car Python est le langage de programmation qui est de loin le plus adapté pour ces domaines.
D'ailleurs, selon Stack Overflow, Python serait aujourd'hui, en 2019, le langage de programmation le plus recherché sur le marché du travail. En même temps, ça se comprend, on l'utilise à Google, chez Facebook, à YouTube et d'une manière générale dans toutes les startups qui font de l'industrie. L'intelligence artificielle.
Maintenant, le problème quand on veut apprendre Python pour faire du machine learning, c'est que souvent, on tombe sur des formations qui sont soit en anglais, soit payantes et beaucoup trop chères, ou alors on tombe sur des formations qui sont beaucoup trop généralistes et qui nous font perdre notre temps en nous montrant des choses qui n'ont absolument rien à voir avec le machine learning. Avec tout ça, c'est compliqué de trouver une formation qui soit à la fois gratuite, simple, concise et spécialement dédiée au machine learning. Mais j'ai une bonne nouvelle.
C'est un peu difficile pour vous, parce que cette formation, vous venez de la trouver. Je m'appelle Guillaume Saint-Cyrgues et je suis Data Scientist à Londres. Dans cette série de 30 vidéos, je vais vous apprendre la programmation Python en vous transmettant toutes les connaissances et toutes les techniques qui sont réellement utiles en Machine Learning, en Deep Learning et en Data Science. Pour suivre cette formation, c'est très simple, vous n'avez besoin d'aucun prérequis. On va partir de la base et au bout des 30 vidéos, vous maîtriserez Python à la perfection pour faire du Machine Learning.
Vous saurez développer des programmes. Sans bug et sans erreur, parce que vous maîtriserez du bout des doigts tous les modules les plus importants comme NumPy, Matplotlib ou Panda. C'est-à-dire que vous maîtriserez vraiment en profondeur ces modules.
Vous serez capable d'analyser n'importe quel type de données. Vous serez capable de créer tous les graphes que vous pourriez imaginer. Bref, en suivant cette formation, vous allez devenir le prochain Terminator du Machine Learning.
Croyez-moi. Au menu de cette formation, nous commencerons par apprendre les bases de Python. Nous verrons les variables, les fonctions. les structures de contrôle, les structures de données, les modules, etc. Mais déjà, dans ces premières vidéos, je vous enseignerai les techniques les plus importantes qu'il faut connaître quand on fait du machine learning.
Et je vous préciserai aussi quelles sont les choses les moins importantes, celles que vous n'avez pas forcément besoin d'apprendre, pour que vous puissiez vous concentrer à fond sur votre objectif, devenir un expert Python pour faire du machine learning. Aussi, à la fin de chaque vidéo, je vous donnerai un exercice pour que vous puissiez pratiquer vos nouvelles... compétences et je vous donnerai bien sûr la réponse à ces travaux pratiques à chaque fois dans la vidéo suivante.
Ensuite nous verrons les modules scientifiques et encore une fois je vous expliquerai ce qu'il y a de plus important dans NumPy, Matplotlib et SciPy pour que vous deveniez un data scientist efficace. En fait chaque vidéo de cette formation a pour objectif d'être simple, concise mais pour autant très détaillée sur les sujets de machine learning. Ensuite on verra comment faire de l'analyse de données très poussée, avec panda puis on verra comment faire de la visualisation de données avec seaborn puis on parlera de machine learning avec scikit-learn et je vous montrerai aussi comment créer vos propres dataset et comment sauvegarder vos modèles de machine learning enfin pour terminer cette formation je vous montrerai quelques astuces et quelques techniques pour faire de vous un data scientist plus efficace donc voici toutes les compétences que vous allez acquérir dans cette formation python spécial machine learning Cette série de vidéos est un véritable challenge pour moi parce que je vais sortir une vidéo par jour pendant 30 jours. Donc merci de me soutenir en mettant un petit pouce et en vous abonnant à la chaîne.
Maintenant pour le reste de cette vidéo, je vais vous montrer comment installer Python sur votre ordinateur et je vais aussi vous présenter les différents outils qu'on utilise en data science, en machine learning et en deep learning. C'est parti ! Très bien, quand il s'agit d'installer Python sur votre ordinateur, il existe plusieurs façons de procéder.
Ici, Je vais vous présenter la façon la plus simple, la plus rapide et la plus efficace. Ça consiste à se rendre sur anaconda.com qui est une distribution de Python, de cliquer sur le bouton Download, puis de sélectionner votre système d'exploitation, que vous soyez sur Windows, Mac ou Linux. Après quoi, il suffit de télécharger la version la plus récente de Python. Le téléchargement puis l'installation, ça va vous prendre en gros une petite heure.
Vous vous faites un petit café et quand vous revenez, vous... Vous pouvez lancer Anaconda et voilà sur quoi vous tombez. On a là plusieurs applications et nous, en machine learning, en deep learning, en data science, on va surtout se servir de deux d'entre elles.
C'est Spider et Jupiter. Alors, les deux sont des éditeurs de texte, c'est-à-dire qu'ils nous permettent de taper du code. Mais certaines personnes vont préférer Spider, d'autres personnes vont préférer Jupiter. Du coup, dans cette formation, on va se Je vais me servir un petit peu des deux, à la fois de Spider et de Jupiter, comme ça vous pourrez voir de vous-même lequel des deux vous préférez. Et d'ailleurs, vous pourrez me dire aussi en commentaire si vous préférez l'un ou l'autre.
Par exemple, voici à quoi ressemble Spider quand on le lance. Alors, c'est une interface de programmation qui est divisée en trois parties. On a la partie toute à gauche, qui est celle dans laquelle on écrira notre code. Puis, en haut à droite, on a un explorateur de variables qui nous affichera les variables que l'on crée. Également, on a un explorateur.
de fichiers qui est un petit peu moins utile. Et pour finir, en bas à gauche, on a ce qui s'appelle la console qui nous permet d'afficher des résultats à l'écran ou bien de voir si dans notre programme, il y aurait des bugs et des erreurs. Ensuite, en ce qui concerne les boutons du haut et toutes les fonctionnalités, vraiment, il n'y a pas besoin de s'embêter la vie à tout comprendre et à tout apprendre. Lorsqu'on fait de l'analyse de données, ce qui est important, c'est d'être créatif et d'avoir des bonnes bases statistiques et mathématiques afin de faire un bon travail de machine learning. et de Data Scientist.
Maintenant, Jupiter, c'est assez différent de Spider. Par exemple, quand on lance Jupiter, on tombe sur cette fenêtre. Et si l'on veut créer un nouveau fichier dans lequel on va taper du code, il faut cliquer sur New, puis ensuite Python 3. Et à ce moment-là, on crée ce qu'on appelle un nouveau Notebook dans lequel on va pouvoir, de la même manière, taper du code et écrire notre programme de Machine Learning.
Maintenant, si on retourne dans Anaconda, on peut voir qu'on a sur la gauche de l'écran plusieurs Parmi ces onglets, il n'y en a qu'un qui est important avec le bouton Home, c'est l'onglet Environnement. On a ici tous les modules, toutes les fonctionnalités, tous les packages que l'on peut ajouter à notre environnement pour développer des programmes avec Python. C'est dans cette fenêtre qu'on peut choisir d'ajouter de nouveaux modules, c'est-à-dire de nouvelles fonctionnalités à notre environnement, ou à l'inverse, de retirer certaines fonctionnalités de notre environnement. Et quelque chose d'autre qu'on peut faire sur cette fenêtre, c'est...
c'est de créer en plus de l'environnement que l'on a déjà qui s'appelle base entre parenthèses root c'est de créer un nouvel environnement en plus de cet environnement de base afin d'avoir le choix d'utiliser un environnement ou l'autre avec certaines fonctionnalités dans l'un et d'autres fonctionnalités dans l'autre voilà c'est vraiment tout ce qu'il ya à dire sur anaconda et les différents outils que l'on trouve dans anaconda croyez moi c'est le meilleur outil à utiliser en data science en machine learning et en deep learning learning d'ailleurs c'est pas compliqué il suffit de se rendre sur leur site pour voir toutes les entreprises qui utilisent leur distribution et on peut voir qu'il ya du monde voilà si vous connaissez un ami ou un proche qui s'intéresse à l'intelligence artificielle ou machine learning merci de partager cette vidéo avec lui ou avec elle croyez moi cette personne pourrait vous en être reconnaissante un jour d'ailleurs cette vidéo sort au moment de la rentrée 2019 et je sais qu'il ya pas mal d'étudiants qui regardent mes vidéos alors merci de me dire en commentaire si vous Vous aussi, vous rentrez dans une nouvelle année scolaire. N'hésitez pas à me dire qui vous êtes, quelles études vous êtes en train de faire, et pour quelles raisons vous avez envie d'apprendre Python. En attendant, si cette vidéo vous a plu, merci de vous abonner, et je vous dis à très vite pour la prochaine vidéo.