Analyse de Données avec Python: Numpy, Pandas et Matplotlib

Dans le marché du travail concurrentiel actuel, les data scientists sont tellement demandés qu'ils sont difficiles à garder. En effet, les personnes ayant une formation scientifique, informatique ainsi que des capacités analytiques sont difficiles à trouver. Comme les "quants" de Wall Street dans les années 1980 et 1990, les data scientists d'aujourd'hui sont censés avoir des compétences similaires.

Les personnes ayant une formation en physique et en mathématiques ont afflué vers les banques d'investissement et les fonds spéculatifs à cette époque parce qu'elles pouvaient proposer de nouveaux algorithmes et méthodes de données. Ceci dit, la science des données est en train de devenir l'une des professions les mieux demandées du XXIe siècle. C'est un siècle ou beaucoup de choses sont informatisées, axées sur la programmation et de nature analytique.

Par conséquent, il n'est pas surprenant que le besoin de spécialistes des données ait augmenté sur le marché de l'emploi au cours des dernières années. L'offre, en revanche, est assez restreinte. Il est difficile d'acquérir les connaissances et les capacités requises pour travailler en tant que data scientist.

De nombreuses ressources pour apprendre Python sont disponibles en ligne. Pour cette raison, les étudiants sont souvent dépassés par la courbe d'apprentissage élevée de Python. C'est pourquoi ce cours a été adapté pour vous que vous réussissiez.