Programmer en R pour la Data Science de A à Z

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001 Installation de R et RStudio (WindowsMacLinux).mp4 (120.72 MB)
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002 Découverte de l'interface RStudio.mp4 (50.36 MB)
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003 Création d'un projet sous Rstudio.mp4 (46.21 MB)
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004 Installation des packages R essentiels pour la data science.mp4 (82.54 MB)
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001 Les types de données (character, int, double, booléens, données manquantes).mp4 (68.79 MB)
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002 Les variables.mp4 (42.62 MB)
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003 Les opérateurs arithmétiques.mp4 (50.28 MB)
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004 Les vecteurs.mp4 (52.6 MB)
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005 Opérations sur les vecteurs.mp4 (75.17 MB)
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006 Manipuler les vecteurs grâce aux indexs.mp4 (53.32 MB)
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007 Qu'est-ce qu'une fonction en R.mp4 (34.63 MB)
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008 Utiliser les fonctions fournis par R.mp4 (89.55 MB)
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009 Qu'est-ce qu'un package R.mp4 (26.35 MB)
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010 Savoir utiliser l'aide de R.mp4 (60.89 MB)
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011 Exercice manipuler un vecteur contenant les moyennes d'une classe de 20 élèves.mp4 (193.72 MB)
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001 Qu'est ce qu'une matrice en R.mp4 (68.58 MB)
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002 colnames() et rownames().mp4 (52.93 MB)
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003 Accéder aux éléments d'une matrice.mp4 (58.53 MB)
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004 Modifier une matrice.mp4 (31.06 MB)
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005 Opérations sur les matrices.mp4 (68.12 MB)
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006 Exercice manipuler une matrice.mp4 (289.72 MB)
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001 Qu'est ce qu'un dataframe en R.mp4 (45.1 MB)
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002 colnames() et rownames().mp4 (29.65 MB)
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003 Importation de données.mp4 (112.49 MB)
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004 Exportation de données.mp4 (68.05 MB)
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005 Accéder aux éléments d'un dataframe.mp4 (58.14 MB)
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006 Créer un sous-ensemble à partir d'un dataframe.mp4 (146.05 MB)
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007 Exercice manipuler les dataframes.mp4 (239.23 MB)
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001 Les opérateurs logiques.mp4 (105.76 MB)
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002 Les instructions de condition (if else).mp4 (59.72 MB)
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003 Les instructions de boucles (for).mp4 (81.65 MB)
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004 Les instructions de boucles (while).mp4 (58.37 MB)
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005 Exercice sur les instructions de condition et les boucles en R.mp4 (222.02 MB)
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006 Comment créer sa propre fonction en R.mp4 (188.92 MB)
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001 apply().mp4 (167.6 MB)
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002 aggregate() et by().mp4 (155.78 MB)
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003 Dplyr les tibbles.mp4 (67.64 MB)
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004 Dplyr select().mp4 (129 MB)
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005 Dplyr filter().mp4 (185.65 MB)
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006 Dplyr l'opérateur pipe (%%).mp4 (70.4 MB)
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007 Dplyr arrange().mp4 (84.4 MB)
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008 Dplyr summarise().mp4 (136.58 MB)
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009 Dplyr group by().mp4 (87.76 MB)
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010 Dplyr mutate().mp4 (90.16 MB)
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011 Exercice explorer les données de l'ensemble des fast-foods aux USA.mp4 (440.33 MB)
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001 Créer son premier graphique avec la fonction plot().mp4 (293.96 MB)
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002 Créer des graphiques plus élaborés avec ggplot2.mp4 (118.68 MB)
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003 ggplot2 Les couleurs, les formes et les tailles.mp4 (133.6 MB)
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004 ggplot2 La légende (introduction des thèmes).mp4 (206.64 MB)
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005 ggplot2 Axes et titres.mp4 (152.33 MB)
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006 ggplot2 Combiner plusieurs graphes (facet).mp4 (103.13 MB)
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007 ggplot2 Ajouter des annotations au graphique.mp4 (175.26 MB)
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008 ggplot2 Les différents types de graphes (geoms).mp4 (168.05 MB)
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009 Exercice visualisation des données de l'ensemble des fast-foods aux USA.mp4 (333.75 MB)
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010 BONUS rendre votre graphique interactif avec Plotly.mp4 (71.54 MB)
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001 Qu'est ce que l'apprentissage automatique (machine learning).mp4 (68.36 MB)
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002 Données prédire la souscription d'un client à un produit bancaire.mp4 (139.88 MB)
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003 Visualisation des données avec ggplot2.mp4 (89.33 MB)
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004 Création d'un jeu de données d'entrainement et de test.mp4 (239.59 MB)
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005 Traitement des classes déséquilibrées et normalisation.mp4 (188.53 MB)
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006 Entrainer un modèle avec Caret méthode Naive Bayes.mp4 (193.09 MB)
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007 Entraîner un modèle avec Caret méthode SVM (Support Vector Machine).mp4 (61.06 MB)
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008 Trouver les variables prédictives les plus importantes.mp4 (43.58 MB)
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002 Coupon Programmer en Python pour la Data Science de A à Z.mp4 (25.51 MB)
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