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 : github.com/MachineLearnia/Pyt...
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Je m’appelle Guillaume Saint-Cirgue et je suis Data Scientist au Royaume Uni. Après avoir suivi un parcours classique maths sup maths spé et avoir intégré une bonne école d’ingénieur, je me suis tourné vers l’intelligence artificielle de ma propre initiative et j’ai commencé à apprendre tout seul le machine learning et le deep learning en suivant des formations payantes, en lisant des articles scientifiques, en suivant les cours du MIT et de Stanford et en passant des week end entier à développer mes propres codes.
Aujourd’hui, je veux vous offrir ce que j’ai appris gratuitement car le monde a urgemment besoin de se former en Intelligence Artificielle.
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