PYTHON SPÉCIAL MACHINE LEARNING - EXPLORATORY DATA ANALYSIS - CORRIGÉ (27/30)

Exploratory Data Analysis du Covid-19 avec Python (corrigé en 1 heure) L'analyse effectuée ici est une approche parmi d'autres : Il y a d'autres angles d'attaques (comme ceux que la communauté a partagé sur discord) et qui sont également valides ! Le but de ce corrigé était d'aider les débutants avec une structure et une organisation d'analyse "variable / variable" + le fait de partager quelques astuces Timeline de la video : Début 0:00 Introduction 0:00:52 Analyse de forme 0:02:21 Analyse des NaN : 0:04:00 Analyse de fond (Préparation des données) : 0:11:10 Analyse Target : 0:13:39 Analyse des Variables Continues : 0:14:49 Analyse de Age quantile : 0:16:45 Analyse des Variables Discrètes : 0:18:28 Création de sous-ensembles : 0:23:05 Analyse Target / Variables Sang : 0:25:43 Analyse Target / Age : 0:28:21 Analyse Target / Viral : 0:31:17 Conclusions de base : 0:35:49 Analyse plus détaillée : 0:37:21 Matrice de corrélation (Variables Sang) : 0:39:04 Relation Sang / Age : 0:41:54 Analyse Données Virales : 0:45:28 Analyse Vitalité / Variables Sang : 0:47:14 Analyse Statut Hospitalisation : 0:51:14 Impact des NaN sur la variable Target : 0:55:37 Test hypothèse (test de Student) : 0:58:50 Le Notebook : https://github.com/MachineLearnia/Python-Machine-Learning/blob/master/27%20-%20Exploratory%20Data%20Analysis.ipynb ► Me soutenir financierement sur Tipeee (et obtenir des vidéos BONUS) https://fr.tipeee.com/machine-learnia ► REJOINS NOTRE COMMUNAUTÉ DISCORD https://discord.gg/WMvHpzu ► MON SITE INTERNET: https://www.machinelearnia.com/ ► Recevez gratuitement mon Livre: APPRENDRE LE MACHINE LEARNING EN UNE SEMAINE CLIQUEZ ICI: https://www.machinelearnia.com/apprendre-le-machine-learning-en-une-semaine/ ► Téléchargez gratuitement mes codes sur github: https://github.com/MachineLearnia ► Abonnez-vous : https://www.youtube.com/channel/UCmpptkXu8iIFe6kfDK5o7VQ ► Qui suis-je ? Je suis Guillaume Saint-Cirgue, Senior Data Scientist avec plus de 8 ans d’expérience dans les secteurs de la tech, l’aviation, la robotique, l’énergie, et les usines connectées. En 2019, j’ai créé Machine Learnia dans le but de partager mes connaissances dans le domaine de l’intelligence artificielle. Mon objectif est d’expliquer en détail le fonctionnement du Machine Learning et de ses algorithmes, tout en rendant ces concepts accessibles à tous. Je suis convaincu qu'il ne suffit pas de survoler l'aspect mathématique de ce domaine; il est essentiel de s'y plonger en profondeur pour se démarquer. Cette approche a déjà convaincu plus de 150 000 personnes, et ceux que je forme aujourd'hui comptent parmi les meilleurs du secteur. ► Une question ? Contactez-moi: contact@machinelearnia.com