Introduction aux bibliothèques et frameworks Python

📋 Plan du Cours

1. Bibliothèques Python analyse données
2. Python en systèmes embarqués
3. Frameworks web Python
4. Installation Python Windows/Mac/Linux
5. Déclaration variables Python
6. Conventions nommage variables Python
7. Fonction d’impression Python
8. Types de données Python
9. Vérification type variable Python

📖 1. Bibliothèques Python analyse données

🔑 Notions clés & Définitions

• Pandas : bibliothèque Python spécialisée dans la manipulation et l’analyse de données structurées, notamment les tableaux de données (DataFrames). Elle facilite l’import, le nettoyage, la transformation et l’analyse de données en offrant des structures de données flexibles et performantes.

• NumPy : bibliothèque Python pour le calcul numérique, qui fournit des structures de données efficaces comme les tableaux multidimensionnels (ndarray). Elle permet d’effectuer rapidement des opérations mathématiques et algébriques sur de grands ensembles de données.

• TensorFlow : bibliothèque open source développée par Google (2015) pour la création et l’entraînement de modèles d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle, notamment les réseaux de neurones profonds. Elle facilite la définition de graphes de calcul pour le traitement de données complexes.