Franchement Guillaume, votre formation est la meilleure de toutes les formations que j'ai suivi auparavant même les payantes. Big up à vous. I proudly learn with you!
Excellente vidéo. Personnellement je regarde vos vidéos une première fois "comme au cinéma", du début à la fin, ce qui permet d'avoir une vue d'ensemble sur les techniques décrites. Ensuite je les repasse "par petits bouts", avec un stylo en main et Anaconda and co ouverts pour refaire certaines parties en "réel" (je peux vous dire que la durée de la vidéo s'allonge sérieusement, mais je ne suis pas, ou plus, spécialement rapide). Je trouve cette méthode très efficace, bien qu'elle ne convienne sans doute pas à tout le monde, car elle permet une lecture à plusieurs vitesses, selon les besoins et les talents de chacun, et qu'elle ouvre des portes vers des techniques que l'on poura découvrir nous même en tant que de besoins. Je suppose par contre que la conception de la vidéo doit être très longue et très réfléchie, et vous remercie pour le gros travail effectué. J'espère que vous bénéficierez de retombées favorables dans votre vie professionnelle.
Merci beaucoup et Bravo pour votre démarche de refaire les programmes de la vidéo !Il est normal que cela prenne plus de temps que de visionner la vidéo ! Je coupe les moments longs durant le montage de la vidéo pour pouvoir apporter un maximum de valeur a mon audience (sans que la vidéo dure 1 heure). Oui la conception de mes vidéos est assez longue, je retourne parfois des parties quand je trouve que mes explications ne sont pas claires, simples et courtes. Merci et a bientôt ! :)
Bonjour, Je reprends aussi tout le cour vu il y a quelques mois déjà. Entre temps j'ai étudié plus dans le détail le Machine Learning. Je trouve maintenant des "perles" technologiques" que je n'avais pas saisi la première fois. En fait, tout est utile dans ces vidéos : c'est du condensé de professionnel. Il ne reste plus qu'à travailler pour assimiler tout cela. Bonne continuation. A+ ;)
Petite Maj : " :1: FutureWarning: Indexing a DataFrame with a datetimelike index using a single string to slice the rows, like `frame[string]`, is deprecated and will be removed in a future version. Use `frame.loc[string]` instead. bitcoin['2019']['Close'].plot()" Bonne journée à tous !
Bonjour, très bonne série de vidéo. Est-ce qu'on pourrait superposer les graphiques du bitcoin et de l'etherium ? J'entends par là les afficher sur un même graphique mais en utilisant des échelles différentes en ordonnée. Si oui, comment ?
Merci pour les deux vidéos sur Pandas. Travaillant sur la Business Intelligence et les bases de données relationnelles, cela m'a ouvert des perspectives. Il y a de quoi travailler : 26 min. de vidéos c'est 2h30 de prise de notes :) C'est toujours aussi clair merci.
@@MachineLearnia Merci pour votre réponse. Oui j'avais lu qu'un livre était actuellement en préparation, inutile de dire que je serai en pôle position pour me le procurer :) Seras-t-il édité par une maison d'édition, un financement participatif, autre ... ?
J'ai commencé à m'intéresser au domaine de machine learning, et je suis tombé sur une de vos videos.Et depuis je me suis abonné. Vos videos sont vraiment trop bien expliquer !!!
Salut Guillaume je propose si cela est Possible que tu fasse un support Numérique où tu vas retranscrire les contenus des vidéos 15 jusqu'à ce que l'ont n'arrive à la 30eme vidéo , Un livre qui suit un Peut la même méthodologie que le premier aussi Guillaume une petite actualisation du blog pourvue que le blog suivent l'avancer des vidéos Sur ce Merci et belle vidéo comme tu sais si bien les faire
d'habitude je ne m'attarde jamais sur des tutoriels en francçais tellement que c'est ennuyeux mais honnétement je peux passer des heures à regarder les siens, c'est bien expliqué et surtout beaucoup d'énergie en l'air. Top
Intéressant, vivant, chouette, dynamique, avec le sourire et une motivation contagieuse ... je n'en reviens pas ! Après un bootcamp Data Analyst condensé, quel bonheur de vous trouver !! Vous n'imaginez pas ce que cela m'apporte ! Je viens de vous "connaître" et je suis addicte 😁. Merci infiniment !! 🙏
Merci pour cette très bonne vidéo et partage. Dans un contexte boursier. Est-il envisageable (si oui - comment ;-) , plutôt que d'importer une ou qq valeurs (tq une action FB ou un indice). Ne serait-il pas possible d'importer l'ensembles des valeurs d'un indice afin de pouvoir faire des requêtes. Par exemple, pour l'ensemble des valeurs celles qui présente un ratio =,< ou > ... à X (ce n'est qu'un exemple). Autrement dit, pouvoir importer ttes les valeurs d'un indice, avec leurs données économiques (PER, ...) pour une période donnée et pouvoir faire un screening de celles-ci .
Bonjour, Oui cela est disponible, mais c'est un peu long a expliquer en 1 commentaire. J'en ferai des vidéos a l'avenir, mais il doit déja y en avoir sur Internet !
Vos vidéo sont tellement bon ke, je le suis tjr avec un stylo et cahier a la main + pc sur lekel il faut coder en direct ,ce ki fait ke kan je prend 1e vidéo de 10 min c'est comme ci c'etait 1e vidéo de 3 heures , parck'il y'a trop de notions interressantes et super pratike Noooooooooooooon @Machine Learnia vous trop coooooooooooooooool
@@MachineLearnia J'ai la même pratique. Je note pas mal de choses dans un cahier ce qui me permet de revoir des notions plus facilement selon les besoins. Je pense vraiment progresser grâce à vous et votre système de vidéos si efficace qu'on pourrait appeler ça du HUMAN LEARNING :-) !
A la fin de la vidéo tu nous demandes quelle crypto monnaie on préfère ? l'ETH perso, Sinon un grand merci pour les vidéos on comprend tout de suite comment ça marche ! Ps : si on avait pu prédire que le bitcoin monterait autant il y aurait eu beaucoup de millionnaire beaucoup plus !
Bonjour Guillaume, Merci d'abord pour cette formation de qualité mais je voulais savoir si vous avez déjà réaliser les vidéos pour un projet de A à Z en analyse des données avec pandas?
Bravo cette serie de vidéo est excellente et très bien présentée. Une question concernant la fin de la vidéo et le astype('category').cat.codes ==> Y-a-t-il un moyen de récupérer le changement de variable sous la forme d'un dictionnaire par exemple {'camionette':0,'fourgon':1,'remorque'=2 etc....} Merci d'avance
Puisque vous avez l'air de prêter une attention particulière aux commentaires, et surtout parce que vous le méritez : Merci infiniment pour ce contenu, extrêmement ludique et digeste. Continuez ce que vous faites, vous aidez beaucoup de personnes, et de manière très efficace. Big up à vous !
Sur les versions récentes de python, la commande df.resample('M').plot() ne permet plus de faire un joli affichage coloré par période choisie :/, mais on peut faire des moyenne / écart-type / min / max et ensuite afficher les résultats : df.resample('M').mean().plot()
Pas en une seule commande, mais dans une boucle, en itérant sur les couleurs (ou les périodes). Même chatGPT ne parvient pas à trouver une solution une solution plus courte@@fabiendanree9830
Bonjour, Tu expliques la fonction EWM et le choix de alpha pour que la courbe affichée colle au mieux de la courbe initiale. Mais à quoi cela sert-il d'afficher une courbe qui s'approche de la courbe initiale alors que nous disposons de la courbe initiale (qui est par définition la plus juste pour modéliser la réalité) ? A+ ;)
Bonne question ! En fait on utilises les Moyennes Mobiles, et EWM pour "filtrer" le bruit d'un signal, mais égalemnet pour obtenir une tendance (avoir une idée des futures mouvements). Également, on se rappelle que la moyenne est en fait l'Espérence statistique (c'est a dire l'esperence d'avoir le signal qui revient a sa moyenne avec le temps) C'est une chose que l'on observe souvent dans la nature (et meme en trading) : Lorsqu'un signal grimpe (ou chute) tres rapidement, on peut "espérer" qu'il revienne a sa moyenne mobile a un moment.
Merci Guillaume pour cette autre video. Est-ce qu'on a des fonctions intégrées dans Panda (ou ailleurs) pour calculer par exemple des HMA, des DEMA, des TEMA, des Bollinger Bands, des Stochastic Oscillators, etc ou c'est à faire à la mano? Est-ce qu'on peut également faire des représentations en chandeliers japonais et en Renko? Et quelles sont tes stratégies de trading préférées? Ah et vu que tu parles des catastrophes en matière de transport de personnes avec le Titanic, est-ce que le ML permet de définir la trajectoire et la fin de trajectoire du MH370? Cette histoire est vraiment mystérieuse!
Non il n'y a pas de fonction pré-existante pour des indicateurs techniques du type Bollinger, Ichimoku etc, mais elles ne sont pas tres difficiles a se créer soi-meme. A titre personnel je me suis construit avec le temps une librairie personnelle avec ce genre de fonctions, je conseille a tout le monde a faire de meme. pour le vol MH370 je pense qu'il y a des méthodes statistiques plus efficaces que le ML.
@@MachineLearnia Noted. Ceci dit pour le MH370, peut-être que c'est plus politique qu'autre chose et dans ce cas, rien ne peut être fait même si l'avion aurait déjà été retrouvé...
Merci bcp cela fait plaisir de trouver des ressources de qualité en fr. Un complément la corrélation par défaut dans pandas est de pearson donc le postulat est que cette corrélation soit linéaire ceci est le cas pour btc eth par ailleurs elle évolue dans le temps. Bien à vous. Gautier
Merci et je confirme que ce que vous dites, je n'ai pas pris le temps de donner tous ces détails ! Merci beaucoup pour ce commentaire très pertinent ! Vous devriez rejoindre la communauté sur Discord ! A bientôt :)
Ah Ah😂! nous y voilà! Tout ces cours pour arriver au trading. Bravo!!!!! Et en vrai, je regarde ses vidéos car c'est bien pour faire de l'algo-trading que je me lance dans le Machine Learning et le Deep Learning. Merci Guillaume ❤
Bonjour Guillaume, en cherchant à m'initier dans le domaine du machine learning, j'ai découvert votre chaine et je suis très content. D'habitude, je ne suis pas fan de la programmation mais avec vous et votre façon de rendre les choses très simples, je commence vraiment à aimer ce domaine, merci bcp pour cette formation de qualité !
Bonjour Guillaume, Aurais-tu suivi des cours de pédagogie !!!👍 Si tu as le temps de regarder ça, je voudrais savoir stp pourquoi ce code ne marche pas pour l'exercice: for cat in data["age"]: if cat=20) & (cat=30) & (cat
Quelles sont les models convenables pour les crypto monnaie .est ce sue python itilise la famille ARCh des models .si c possible de faire une introduction sur ces models avec un exemple pratique
Merci pour tous ce que tu fais mon frère que dieu te protège. Est stp frere s tu peut m'orienter vers des page page ou trouver des projet pour la perfection comme le projet de bitcoin que vous avez présenter
Bonjour Guillaume, est-ce que tu pourrais faire des vidéos au sujet des méthodes de timeseries forecasting comme LTSM ? Tes vidéos sont vraiment pépites ! Merci !
Super boulot pour les cours et vraiement très clair. Je voulais juste proposer une autre méthode pour la réponse à l'exercice, via la fonction `pd.cut(...)`. ``` data["age"] = pd.cut(data["age"], bins=[float("-inf"), 20, 30, 40, float("inf")], labels=False, right=True) ```
Merci pour la vidéo, je tiens à te préciser qu'il y a une erreur dans le code qui permet d'obtenir le plot avec la fonction "fill_between()" il faut modifier celui qui apparaît sur la vidéo afin qu'il donne le plot affiché en ayant les mois de l'année 2019 en abscisses. Ceci est le code après réctification: m=bitcoin['Close'].resample('W').agg(['mean','std','min','max']) plt.figure(figsize=(9,8)) m['mean']['2019'].plot(label='moyenne par semaine') plt.fill_between(m['2019'].index,m['max']['2019'],m['min']['2019'],alpha=.2,label='min-max par semaine') plt.legend() plt.show()
Merci beaucoup pour ces vidéos, ça permet d'approfondir les connaissances et de découvrir plein d'autres méthodes pour être plus efficace !! Petite question : Avec la méthode .astype('category').cat.codes pour utiliser des valeurs numériques plutôt que des chaînes de caractères, existe t il un moyen de savoir à quoi correspondent ces valeurs numériques ou alors une méthode inverse pour retrouver les catégories de bases une fois nos calculs fait ?
Salut, je me posais une question théorique, peut on comparer 2 variables qui ne soient pas de la meme "shape". Par exemple pour une application qui voudrait calculer un délai de livraison en fonction de plusieurs variables comme "les jour de la semaine", qui ne contienne qu'une valeur par "ligne, et d'autres comme "contenu de la commande" qui devrait en contenir plusieurs. Merci pour les vidéos !
Merci bcp t'es un amour, magnifique , THE BEST IN THE WORLD. sinon STP t'as un livre qui explique pandas facilement comme t'as déjà fait ? car j'ai besoin d'autres informations stp . MERCI
Il faut pratiquer et faire des exercices ! Je vais bientot sortir un petit libre qui résume le tout aussi ! Pour ne pas le louper, pensez a vous abonner a la newsletter du site Internet MachineLearnia.com
Bonjour considérons qu'on a plusieurs type de catégories du genre 50 types par exemple, comment savoir quels valeurs numériques correspondent à quelles types de catégories svp ? Merci d'avance
Un grand merci pour ces explications. Je comprends bien mieux l’indexing des dates. Par ailleurs, penses-tu qu'il soit possible de faire de même avec les heures ? admettons un format du style : 2021-07-13 05:45:36.6 2021-07-13 07:43:47.8 2021-08-13 21:33:08.9 2021-10-14 06:07:50.4 2019-07-13 01:14:38.9 Si je souhaite sélectionner uniquement les heures entre 5h et 22h, peut-on utiliser la même méthode que tu as présenté avec .loc[ ] ? En te remerciant par avance pour ton aide.
Bonjour, Je ne comprends pas pourquoi on doit utiliser loc pour la correction de l'exercice de la vidéo 17. J'ai essayé avec la méthode normale et ça fonctionne : data[(data['age'] < 100) & (data['age'] >= 75)] = 4 On arrive au même résultat. Pourquoi doit on utiliser data.loc ? Quelle est la différence entre ces deux méthodes ? Par avance merci de votre explication :)
Bonjour, comme on dit toujours, tous les chemins menent a Rome. Il y a toujours pleins de facon de résoudre un exercice. Certaines sont plus opti que d'autres. Mais dans cette série de vidéo, j'essaie juste de montrer la solution "logique" vis a vis du court que les gens ont vu dans la vidéo précédente (en utilisant les choses apprises)
Bonjour Monsieur, Je suis un étudiant débutant en Python. Mais, j'ai un projet sur des données temporelles. J'ai une colonne qui s'appelle Date_Heure/Time et deux(2) autres colonnes(Vélos depuis le premier janvier et vélos de ce jour). On m'a demandé de prédire le nombre de vélos qui passera le 2 avril 2021 de minuit à 09h00. Comme il y a des valeurs manquantes, donc, j'ai néttoyer le dataframe. A présent, je ne sais quoi afin de faire la prédiction. SVP, pouvez-vous m'aider ? Tres cordialement.
Bonjour, alors je me rappelle de ce petit notebook pour apprendre a utiliser Pandas, qui traite de la fréquentation des pistes cyclables : github.com/jvns/pandas-cookbook/blob/master/cookbook/Chapter%204%20-%20Find%20out%20on%20which%20weekday%20people%20bike%20the%20most%20with%20groupby%20and%20aggregate.ipynb Il pourra forcément vous aider. Apres, je vous conseille de vous orienter vers la librairie statmodels qui contient des modeles de série temporelle comme ARIVA. (pour plus d'aide, vous pouvez aller sur notre serveur discord. A bientot :)
bonjour, j'étais en train de regarder une fois de plus cette vidé, et à un moment tu as commencé à parler des "moving average" et des "exponential weighted average", je voudrais comprendre en quoi c'est intéressant d'utiliser ce genre de techniques. Alors que je peux juste faire un df['col']..mean().plot(), et je l'aurais la courbe qui représente la moyenne. Alors quel est l'interet de ces deux methodes?
Les Mooving averages et EMA sont utiles pour traiter des signaux (avec différentes fenetres de reglage). Ca permet de lisser les signaux, voir faire des prédictions. Par exemple sur le stock market, on utilise parfois une MA 8 et une MA21 et on regarde lorsque l'une des 2 croise l'autre et ca donne un signal vendeur ou acheter (juste pour rester dans le theme du trading) Mais les MA et EMA sont utilisées partout ailleurs !
Bonjour je souhaite travailler depuis le fichier digits.csv et faire afficher une image d'un chiffre avec imshow mais je n'y arrive pas car j'ai l'impression que je n'arrive pas à convertir le dataframe en un fichier numpy. Pourriez vous m'aider? Merci pour tout ce que vous faites.
Une petite question: jai vu que pour faire l' analyse du bitcoin dans son ensemble vous ne travaillez que suivant la colonne 'Close'. Je voulais savoir que signifie cette colonne 'Close' pour le bitcoin
Etant donné les valeurs actuelles de ces datasets, l'analyse est encore plus passionnante. Je trouve un coefficient de corrélation de 92% après avoir rajouté les deux dernières années au sets. Je voudrais effectuer des calculs en rajoutant encore plus de crytomonnaies dans le mix. Est il possible de merge() plus de 2 datasets facilement ? Merci pour cette chaine youtube :)
Vous trouverez que la quasi totalité des cryptomonaies sont corrélées au Bitcoin (comme on dit, c'est lui qui mene la danse). Oui vous pouvez merge lusieurs DF comme ceci : data_frames = [df1, df2, df3] df_merged = reduce(lambda left,right: pd.merge(left,right,on=['DATE'], how='outer'), data_frames)
Bonjour , une petite remarque de vocabulaire pour avoir regardé la fonction map dans la doc pandas , map travaille avec des dictionnaires des fonctions et des listes , en l'occurence ce que vous appelez dans le corrigé du titanic avec les sexes un tableau associatif est bien sur un dictionnaire , qui est clairement ecrit ainsi { key1 : value1, key2 : value2} dans votre code . J'ai copié votre code du bitcoin sur un dataset de crude oil obtenu sur yahoo.finance pour visualiser les tendances , et ca s'applique bien sur très efficacement. J'ai bien compris vos avertissements sur l'utilisation de ces méthodes , mais SVP savez vous s'il existe un site qui permette aussi facilement que yahoofinance de recuperer les historiques du CAC40 ? merci d'avance Plus généralement , je trouve vos videos tres interessantes pour approfondir les multiples possibilités de python et j'apprends toujours quelque chose de nouveau : bravo
Oui vous avez raison pour les dictionnaires et la fonction map. :) Pour avoir acces a des données de finance, je peux vous conseiller d'utiliser pandas.datareader (regarder ca dans google, il s'agit d'un module tres simple a installer et qui permet d'acceder en direct aux données boursieres)
Toujours très ludique et très enrichissant tout en restant concret bref et que des choses vraiment utile et essentiel. Franchement merci pour le travail et je suis impatient pour la suite. :)
Bien sûr , avant tout je ne peux que me joindre aux commentaires dithyrambiques attribués, avec raison, à ce site et son auteur. Attention si vous reprenez un vieux code pour transformer votre dataset en timeseries , le numéro des colonnes changent et dans votre plot (x,y) y prend la place de x si x est devenu l'index (avec des colonnes consécutives)
Je commence dans les Cryptos monnaies et grace a la ML et la qualite pedagogique du Master j ai la certitude de comprendre vite et bien cette discipline tres speculative ...
Bonjour Guillaume, merci infiniment pour ce que vous présentez comme contenu, ça nous a vraiment aidé😊😊 j'ai voulu vous demander si vous pouvez faire une vidéo sur les chaines de Markov par python🙏🙏
Merci je voudrais savoir est que avec resample ou groupby on peut faire un regroupement selon le nom des mois par exemple si je voulais faire la moyenne des mois de JJAS uniquement pour chaque année
hello elles sont super tes video vraiment c'est incroyable merci. Es ce que tu pourrais faire une fiche récapitulatif PDF afin d'aprendre les commandes STP
Guillaume mérite un prix nobel de pédagogie. Franchement avec toi même si on n'a pas envie de comprendre on fini par comprendre
Ahah un prix Nobel de pédagogie ! Elle est pas mal celle la ^^
Merci merci ca fait tres plaisir :)
Franchement Guillaume, votre formation est la meilleure de toutes les formations que j'ai suivi auparavant même les payantes.
Big up à vous. I proudly learn with you!
Je suis tres tres tres heureux de lire cela ! :)
Excellente vidéo. Personnellement je regarde vos vidéos une première fois "comme au cinéma", du début à la fin, ce qui permet d'avoir une vue d'ensemble sur les techniques décrites. Ensuite je les repasse "par petits bouts", avec un stylo en main et Anaconda and co ouverts pour refaire certaines parties en "réel" (je peux vous dire que la durée de la vidéo s'allonge sérieusement, mais je ne suis pas, ou plus, spécialement rapide).
Je trouve cette méthode très efficace, bien qu'elle ne convienne sans doute pas à tout le monde, car elle permet une lecture à plusieurs vitesses, selon les besoins et les talents de chacun, et qu'elle ouvre des portes vers des techniques que l'on poura découvrir nous même en tant que de besoins.
Je suppose par contre que la conception de la vidéo doit être très longue et très réfléchie, et vous remercie pour le gros travail effectué. J'espère que vous bénéficierez de retombées favorables dans votre vie professionnelle.
Merci beaucoup et Bravo pour votre démarche de refaire les programmes de la vidéo !Il est normal que cela prenne plus de temps que de visionner la vidéo ! Je coupe les moments longs durant le montage de la vidéo pour pouvoir apporter un maximum de valeur a mon audience (sans que la vidéo dure 1 heure).
Oui la conception de mes vidéos est assez longue, je retourne parfois des parties quand je trouve que mes explications ne sont pas claires, simples et courtes.
Merci et a bientôt ! :)
Bonjour,
Je reprends aussi tout le cour vu il y a quelques mois déjà. Entre temps j'ai étudié plus dans le détail le Machine Learning.
Je trouve maintenant des "perles" technologiques" que je n'avais pas saisi la première fois.
En fait, tout est utile dans ces vidéos : c'est du condensé de professionnel. Il ne reste plus qu'à travailler pour assimiler tout cela.
Bonne continuation. A+ ;)
Tu es un héros!!! Les étudiants en Data Science du Cameroun te disent merci 🙏🏽💚♥️💛
Mes salutations a tous les Camerounais ! :)
Vraiment je manque de mots pour vous qualifiez. Vous êtes le meilleur pédagogue que j'ai rencontré dans ce domaine
Génial !
C'est super puissant Pandas.
Et très vaste aussi !
Il faut vraiment pratiquer régulièrement, vu qu'il y a beaucoup de méthodes.
oui merci beaucoup :) On fera plus de vidéos Pandas a l'avenir
Petite Maj : " :1: FutureWarning: Indexing a DataFrame with a datetimelike index using a single string to slice the rows, like `frame[string]`, is deprecated and will be removed in a future version. Use `frame.loc[string]` instead.
bitcoin['2019']['Close'].plot()"
Bonne journée à tous !
Merci pour cette info :)
Je vais mettre a jour le code sur github !
Merci! La pratique de Pandas directement sur des jeux de données existants est hyper ludique.
Merci, je ferai plus ce genre de choses a l'avenir ! C'est également mon souhait de produire du contenu ludique.
Bonjour, très bonne série de vidéo. Est-ce qu'on pourrait superposer les graphiques du bitcoin et de l'etherium ? J'entends par là les afficher sur un même graphique mais en utilisant des échelles différentes en ordonnée. Si oui, comment ?
Merci pour les deux vidéos sur Pandas. Travaillant sur la Business Intelligence et les bases de données relationnelles, cela m'a ouvert des perspectives.
Il y a de quoi travailler : 26 min. de vidéos c'est 2h30 de prise de notes :)
C'est toujours aussi clair merci.
Je suis tres content que cela puisse t'aider :)
Je suis en train d'écrire un livre qui résume toute la série :)
@@MachineLearnia Merci pour votre réponse.
Oui j'avais lu qu'un livre était actuellement en préparation, inutile de dire que je serai en pôle position pour me le procurer :)
Seras-t-il édité par une maison d'édition, un financement participatif, autre ... ?
Très bonne vidéo comme d'habitude merci, on voit qu'on avance bien, le rythme devient de plus en plus soutenu :)
à trèèèèèssss viiiiiitee !
Oui je vais faire de mon mieux pour ressortir une vidéo tous les 3 jours ! RDV sur discord pour etre au courant du changement de calendrier ! ;)
J'ai commencé à m'intéresser au domaine de machine learning, et je suis tombé sur une de vos videos.Et depuis je me suis abonné. Vos videos sont vraiment trop bien expliquer !!!
Merci beaucoup et bravo a vous de vous intéresser au Machine Learning ! :)
Salut Guillaume je propose si cela est Possible que tu fasse un support Numérique où tu vas retranscrire les contenus des vidéos 15 jusqu'à ce que l'ont n'arrive à la 30eme vidéo , Un livre qui suit un Peut la même méthodologie que le premier aussi Guillaume une petite actualisation du blog pourvue que le blog suivent l'avancer des vidéos Sur ce Merci et belle vidéo comme tu sais si bien les faire
Oui tout le contenu sera sur mon site Internet d'ici la fin du mois ! Merci beaucoup pour ce commentaire très pertinent !
d'habitude je ne m'attarde jamais sur des tutoriels en francçais tellement que c'est ennuyeux mais honnétement je peux passer des heures à regarder les siens, c'est bien expliqué et surtout beaucoup d'énergie en l'air. Top
Merci ! Je suis heureux de vous aider a progresser :)
Intéressant, vivant, chouette, dynamique, avec le sourire et une motivation contagieuse ... je n'en reviens pas ! Après un bootcamp Data Analyst condensé, quel bonheur de vous trouver !! Vous n'imaginez pas ce que cela m'apporte ! Je viens de vous "connaître" et je suis addicte 😁. Merci infiniment !! 🙏
Bienvenue dans la communauté Marie :)
Super intéressant comme sujet ! #teamEthereum
ahahah merci ;)
Franchement vous etes le meilleur enseignant que j'ai vu , votre formation est la meilleure de toutes les formations que j'ai suivi auparavant
I wish I knew French... these videos look amazing
Sorry mate, I know there are great contents in English too.
@@MachineLearnia Depite that I lean more towards english, I didn't find such straightforward and pretty videos ! PERFECT! why not have translation ?
Merci pour cette très bonne vidéo et partage.
Dans un contexte boursier. Est-il envisageable (si oui - comment ;-) , plutôt que d'importer une ou qq valeurs (tq une action FB ou un indice). Ne serait-il pas possible d'importer l'ensembles des valeurs d'un indice afin de pouvoir faire des requêtes.
Par exemple, pour l'ensemble des valeurs celles qui présente un ratio =,< ou > ... à X (ce n'est qu'un exemple). Autrement dit, pouvoir importer ttes les valeurs d'un indice, avec leurs données économiques (PER, ...) pour une période donnée et pouvoir faire un screening de celles-ci .
Bonjour, Oui cela est disponible, mais c'est un peu long a expliquer en 1 commentaire. J'en ferai des vidéos a l'avenir, mais il doit déja y en avoir sur Internet !
Vos vidéo sont tellement bon ke, je le suis tjr avec un stylo et cahier a la main + pc sur lekel il faut coder en direct ,ce ki fait ke kan je prend 1e vidéo de 10 min c'est comme ci c'etait 1e vidéo de 3 heures , parck'il y'a trop de notions interressantes et super pratike
Noooooooooooooon
@Machine Learnia vous trop coooooooooooooooool
Je vous félicite d’être autant ACTIF dans les vidéos, c'est la clef de la réussite ! Vous réussirez et je vous aiderai ! Go :D
@@MachineLearnia J'ai la même pratique. Je note pas mal de choses dans un cahier ce qui me permet de revoir des notions plus facilement selon les besoins. Je pense vraiment progresser grâce à vous et votre système de vidéos si efficace qu'on pourrait appeler ça du HUMAN LEARNING :-) !
c'est un plaisir quand je regarde vos videos
A la fin de la vidéo tu nous demandes quelle crypto monnaie on préfère ?
l'ETH perso, Sinon un grand merci pour les vidéos on comprend tout de suite comment ça marche !
Ps : si on avait pu prédire que le bitcoin monterait autant il y aurait eu beaucoup de millionnaire beaucoup plus !
Bof ça aurait eu une influence non ?
Crypto-monnaie préférée: FileCoin
Merci pour vos explication et bonne continuation
Bonjour Guillaume,
Merci d'abord pour cette formation de qualité mais je voulais savoir si vous avez déjà réaliser les vidéos pour un projet de A à Z en analyse des données avec pandas?
Bravo cette serie de vidéo est excellente et très bien présentée.
Une question concernant la fin de la vidéo et le astype('category').cat.codes ==> Y-a-t-il un moyen de récupérer le changement de variable sous la forme d'un dictionnaire par exemple {'camionette':0,'fourgon':1,'remorque'=2 etc....}
Merci d'avance
Oui, écrivez la chose suivante : dict( zip( df['x'].cat.codes, df['x'] ) )
@@MachineLearnia merci. Cela pourrait être utile pour inverser ce process afin de restituer l'info aux utilisateurs
Puisque vous avez l'air de prêter une attention particulière aux commentaires, et surtout parce que vous le méritez :
Merci infiniment pour ce contenu, extrêmement ludique et digeste.
Continuez ce que vous faites, vous aidez beaucoup de personnes, et de manière très efficace.
Big up à vous !
Merci beaucoup :)
Sur les versions récentes de python, la commande df.resample('M').plot() ne permet plus de faire un joli affichage coloré par période choisie :/, mais on peut faire des moyenne / écart-type / min / max et ensuite afficher les résultats : df.resample('M').mean().plot()
As tu trouvé une ligne de code afin de faire le joli affichage en couleur ?
Pas en une seule commande, mais dans une boucle, en itérant sur les couleurs (ou les périodes). Même chatGPT ne parvient pas à trouver une solution une solution plus courte@@fabiendanree9830
j'ai rencontré le meme prblm
Bonjour,
Tu expliques la fonction EWM et le choix de alpha pour que la courbe affichée colle au mieux de la courbe initiale.
Mais à quoi cela sert-il d'afficher une courbe qui s'approche de la courbe initiale alors que nous disposons de la courbe initiale (qui est par définition la plus juste pour modéliser la réalité) ?
A+ ;)
Bonne question ! En fait on utilises les Moyennes Mobiles, et EWM pour "filtrer" le bruit d'un signal, mais égalemnet pour obtenir une tendance (avoir une idée des futures mouvements).
Également, on se rappelle que la moyenne est en fait l'Espérence statistique (c'est a dire l'esperence d'avoir le signal qui revient a sa moyenne avec le temps) C'est une chose que l'on observe souvent dans la nature (et meme en trading) : Lorsqu'un signal grimpe (ou chute) tres rapidement, on peut "espérer" qu'il revienne a sa moyenne mobile a un moment.
Merci Guillaume pour cette autre video.
Est-ce qu'on a des fonctions intégrées dans Panda (ou ailleurs) pour calculer par exemple des HMA, des DEMA, des TEMA, des Bollinger Bands, des Stochastic Oscillators, etc ou c'est à faire à la mano? Est-ce qu'on peut également faire des représentations en chandeliers japonais et en Renko? Et quelles sont tes stratégies de trading préférées?
Ah et vu que tu parles des catastrophes en matière de transport de personnes avec le Titanic, est-ce que le ML permet de définir la trajectoire et la fin de trajectoire du MH370? Cette histoire est vraiment mystérieuse!
Non il n'y a pas de fonction pré-existante pour des indicateurs techniques du type Bollinger, Ichimoku etc, mais elles ne sont pas tres difficiles a se créer soi-meme. A titre personnel je me suis construit avec le temps une librairie personnelle avec ce genre de fonctions, je conseille a tout le monde a faire de meme.
pour le vol MH370 je pense qu'il y a des méthodes statistiques plus efficaces que le ML.
@@MachineLearnia Noted. Ceci dit pour le MH370, peut-être que c'est plus politique qu'autre chose et dans ce cas, rien ne peut être fait même si l'avion aurait déjà été retrouvé...
@@guillaume8437tu glisses guillaume 😂😂.
Tu crois à la thèse politique ?
Je pense que ça aurait dégénèré.
Merci bcp cela fait plaisir de trouver des ressources de qualité en fr. Un complément la corrélation par défaut dans pandas est de pearson donc le postulat est que cette corrélation soit linéaire ceci est le cas pour btc eth par ailleurs elle évolue dans le temps. Bien à vous. Gautier
Merci et je confirme que ce que vous dites, je n'ai pas pris le temps de donner tous ces détails ! Merci beaucoup pour ce commentaire très pertinent ! Vous devriez rejoindre la communauté sur Discord ! A bientôt :)
@Guillaume, bonsoir j'ai besoin d'un fichiers csv contenant fake news fake/true pour faire mon analyse.
Cordialement,
Ah Ah😂! nous y voilà! Tout ces cours pour arriver au trading. Bravo!!!!! Et en vrai, je regarde ses vidéos car c'est bien pour faire de l'algo-trading que je me lance dans le Machine Learning et le Deep Learning. Merci Guillaume ❤
Pour quel type de fichier nous ne pouvons pas utiliser head???
best playlist pour ML
Bonjour Guillaume, en cherchant à m'initier dans le domaine du machine learning, j'ai découvert votre chaine et je suis très content. D'habitude, je ne suis pas fan de la programmation mais avec vous et votre façon de rendre les choses très simples, je commence vraiment à aimer ce domaine, merci bcp pour cette formation de qualité !
Merci beaucoup a vous pour votre message !
Est-il possible de faire des vidéos sur Tensorflow, svp ? Vu que ce package est également très utilisé dans le deep learning (CNN, RNN...) merci !
Bonjour Guillaume,
Aurais-tu suivi des cours de pédagogie !!!👍
Si tu as le temps de regarder ça, je voudrais savoir stp pourquoi ce code ne marche pas pour l'exercice:
for cat in data["age"]:
if cat=20) & (cat=30) & (cat
Bonjour
Je rappelle que le bitscoin est basé sur la pyramide de ponzi
Vraiment c joli de prendre les choses compiques et les rendred simples a comprendre
Bonjour . Svp I need a help . La fonction. Astype() ne marche pas pour moi je ne comprend pas
Alors je sais pas si c'est moi mais si je met pas le .loc après bitcoin ça ne fonctionne pas. Sinon super vidéo comme d'habitude!
maintenant le btc a une corrélation de 93% avec eth et il a fait quasi un fois 10 depuis la parution de la vidéo
Quelles sont les models convenables pour les crypto monnaie .est ce sue python itilise la famille ARCh des models .si c possible de faire une introduction sur ces models avec un exemple pratique
Merci vraiment pour le partage.
بارك الله فيك و في جهدك
Many thanks !
Est ce que c le lissage exponentiel??
good xork, thanks
trop cool! j'ai pu expérimenter tes techniques sur les donnees du covid 19 et ca marche niquel
Tres bonne nouvelle bravo ! :)
Merci pour tous ce que tu fais mon frère que dieu te protège.
Est stp frere s tu peut m'orienter vers des page page ou trouver des projet pour la perfection comme le projet de bitcoin que vous avez présenter
Merci infiniment c'est super intéressent
Merci :)
Bonjour Guillaume,
est-ce que tu pourrais faire des vidéos au sujet des méthodes de timeseries forecasting comme LTSM ?
Tes vidéos sont vraiment pépites !
Merci !
Oui je prévois de faire toute une playlist a ce sujet :)
Super 👌🏼
you're the best I understand a lot of thing in python because of you
Done
pour moi c´est bitcoin
le meilleur des meilleurs
Super boulot pour les cours et vraiement très clair.
Je voulais juste proposer une autre méthode pour la réponse à l'exercice, via la fonction `pd.cut(...)`.
```
data["age"] = pd.cut(data["age"], bins=[float("-inf"), 20, 30, 40, float("inf")], labels=False, right=True)
```
Merci pour la vidéo, je tiens à te préciser qu'il y a une erreur dans le code qui permet d'obtenir le plot avec la fonction "fill_between()" il faut modifier celui qui apparaît sur la vidéo afin qu'il donne le plot affiché en ayant les mois de l'année 2019 en abscisses.
Ceci est le code après réctification:
m=bitcoin['Close'].resample('W').agg(['mean','std','min','max'])
plt.figure(figsize=(9,8))
m['mean']['2019'].plot(label='moyenne par semaine')
plt.fill_between(m['2019'].index,m['max']['2019'],m['min']['2019'],alpha=.2,label='min-max par semaine')
plt.legend()
plt.show()
Guillaume.Merci. excellente vidéo. Les gens comme toi me font encore croire en l'humanité.
merci vraiment , c'est compressible, nous souhaitons que vs ns fassiez des projets sur pandas et matplotlib
Merci beaucoup pour ces vidéos, ça permet d'approfondir les connaissances et de découvrir plein d'autres méthodes pour être plus efficace !!
Petite question :
Avec la méthode .astype('category').cat.codes pour utiliser des valeurs numériques plutôt que des chaînes de caractères, existe t il un moyen de savoir à quoi correspondent ces valeurs numériques ou alors une méthode inverse pour retrouver les catégories de bases une fois nos calculs fait ?
tu peux le faire avec la méthode de sklearn que je montre apres dans la vidéo 22
Bonsoir monsieur , pouvez vous nous faire les cours sur les logiciels suivants : stata, spss, power bi, power pivot et query ,big ouery?
c fabuleux
Salut, je me posais une question théorique, peut on comparer 2 variables qui ne soient pas de la meme "shape".
Par exemple pour une application qui voudrait calculer un délai de livraison en fonction de plusieurs variables comme "les jour de la semaine", qui ne contienne qu'une valeur par "ligne, et d'autres comme "contenu de la commande" qui devrait en contenir plusieurs. Merci pour les vidéos !
Salut, any time series related videos/articles?
Oui, je vais faire une formation sur les séries temporelle cette année, dédiée a mon site Internet.
Magnifique
Merci ! :) pensez a vous abonner :)
Waow! Tu es vraiment un excellent prof :) Merci beaucoup c'est très très bien expliqué! :)
Merci bcp t'es un amour, magnifique , THE BEST IN THE WORLD. sinon STP t'as un livre qui explique pandas facilement comme t'as déjà fait ? car j'ai besoin d'autres informations stp . MERCI
Le site officiel de pandas est bien fait, je le conseille.
2022 - HAPPY CHINESE NEW YEAR + Year of the Tiger : Prospérité et bonne fortune dans l'Année du Tigre TO my Master in ML🙏✌💪
Merci beaucoup je suis honoré de votre voeux !
Je me coucherai moins bête.
Fini les traitements compliqués où je faisais tout ça explicitement.
Content de vous avoir aidé
Very excellent dear Professor
Many many thanks
Oulala j'ai l'impression que le niveau a augmenté d'un coup :(
Comment retenir toutes les commandes?
Il faut pratiquer et faire des exercices ! Je vais bientot sortir un petit libre qui résume le tout aussi ! Pour ne pas le louper, pensez a vous abonner a la newsletter du site Internet MachineLearnia.com
Bonjour considérons qu'on a plusieurs type de catégories du genre 50 types par exemple, comment savoir quels valeurs numériques correspondent à quelles types de catégories svp ? Merci d'avance
Comme ceci : dict( enumerate(df['x'].cat.categories ) )
👍🏻👍🏻👍🏻
Un grand merci pour ces explications. Je comprends bien mieux l’indexing des dates. Par ailleurs, penses-tu qu'il soit possible de faire de même avec les heures ?
admettons un format du style :
2021-07-13 05:45:36.6
2021-07-13 07:43:47.8
2021-08-13 21:33:08.9
2021-10-14 06:07:50.4
2019-07-13 01:14:38.9
Si je souhaite sélectionner uniquement les heures entre 5h et 22h, peut-on utiliser la même méthode que tu as présenté avec .loc[ ] ?
En te remerciant par avance pour ton aide.
Bonjour, oui c'est possible !
Bonjour,
Je ne comprends pas pourquoi on doit utiliser loc pour la correction de l'exercice de la vidéo 17.
J'ai essayé avec la méthode normale et ça fonctionne :
data[(data['age'] < 100) & (data['age'] >= 75)] = 4
On arrive au même résultat.
Pourquoi doit on utiliser data.loc ? Quelle est la différence entre ces deux méthodes ?
Par avance merci de votre explication :)
Bonjour, comme on dit toujours, tous les chemins menent a Rome. Il y a toujours pleins de facon de résoudre un exercice. Certaines sont plus opti que d'autres. Mais dans cette série de vidéo, j'essaie juste de montrer la solution "logique" vis a vis du court que les gens ont vu dans la vidéo précédente (en utilisant les choses apprises)
très bonne vidéo, j'ais une question a propos de comment enlevé les irrégularité dans le time séries, merci
On peut utiliser des Moving average.
Bonjour Monsieur,
Je suis un étudiant débutant en Python. Mais, j'ai un projet sur des données temporelles.
J'ai une colonne qui s'appelle Date_Heure/Time et deux(2) autres colonnes(Vélos depuis le premier janvier et vélos de ce jour). On m'a demandé de prédire le nombre de vélos qui passera le 2 avril 2021 de minuit à 09h00.
Comme il y a des valeurs manquantes, donc, j'ai néttoyer le dataframe. A présent, je ne sais quoi afin de faire la prédiction. SVP, pouvez-vous m'aider ?
Tres cordialement.
Bonjour, alors je me rappelle de ce petit notebook pour apprendre a utiliser Pandas, qui traite de la fréquentation des pistes cyclables : github.com/jvns/pandas-cookbook/blob/master/cookbook/Chapter%204%20-%20Find%20out%20on%20which%20weekday%20people%20bike%20the%20most%20with%20groupby%20and%20aggregate.ipynb
Il pourra forcément vous aider. Apres, je vous conseille de vous orienter vers la librairie statmodels qui contient des modeles de série temporelle comme ARIVA. (pour plus d'aide, vous pouvez aller sur notre serveur discord. A bientot :)
Je suis content d'avoir vu ceci ✨
bonjour, j'étais en train de regarder une fois de plus cette vidé, et à un moment tu as commencé à parler des "moving average" et des "exponential weighted average", je voudrais comprendre en quoi c'est intéressant d'utiliser ce genre de techniques. Alors que je peux juste faire un df['col']..mean().plot(), et je l'aurais la courbe qui représente la moyenne. Alors quel est l'interet de ces deux methodes?
Les Mooving averages et EMA sont utiles pour traiter des signaux (avec différentes fenetres de reglage). Ca permet de lisser les signaux, voir faire des prédictions. Par exemple sur le stock market, on utilise parfois une MA 8 et une MA21 et on regarde lorsque l'une des 2 croise l'autre et ca donne un signal vendeur ou acheter (juste pour rester dans le theme du trading)
Mais les MA et EMA sont utilisées partout ailleurs !
Bonjour je souhaite travailler depuis le fichier digits.csv et faire afficher une image d'un chiffre avec imshow mais je n'y arrive pas car j'ai l'impression que je n'arrive pas à convertir le dataframe en un fichier numpy. Pourriez vous m'aider? Merci pour tout ce que vous faites.
Pour convertir un dataframe en tableau Numpy : df.values
Ensuite il faut bien sur faire attention a passer un tableau 2D dans imshow().
Une petite question: jai vu que pour faire l' analyse du bitcoin dans son ensemble vous ne travaillez que suivant la colonne 'Close'. Je voulais savoir que signifie cette colonne 'Close' pour le bitcoin
c'est la valeur a la cloture d'une période (ici une période journaliere)
Etant donné les valeurs actuelles de ces datasets, l'analyse est encore plus passionnante. Je trouve un coefficient de corrélation de 92% après avoir rajouté les deux dernières années au sets.
Je voudrais effectuer des calculs en rajoutant encore plus de crytomonnaies dans le mix. Est il possible de merge() plus de 2 datasets facilement ?
Merci pour cette chaine youtube :)
Vous trouverez que la quasi totalité des cryptomonaies sont corrélées au Bitcoin (comme on dit, c'est lui qui mene la danse). Oui vous pouvez merge lusieurs DF comme ceci :
data_frames = [df1, df2, df3]
df_merged = reduce(lambda left,right: pd.merge(left,right,on=['DATE'],
how='outer'), data_frames)
Bonjour , une petite remarque de vocabulaire pour avoir regardé la fonction map dans la doc pandas , map travaille avec des dictionnaires des fonctions et des listes , en l'occurence ce que vous appelez dans le corrigé du titanic avec les sexes un tableau associatif est bien sur un dictionnaire , qui est clairement ecrit ainsi { key1 : value1, key2 : value2} dans votre code .
J'ai copié votre code du bitcoin sur un dataset de crude oil obtenu sur yahoo.finance pour visualiser les tendances , et ca s'applique bien sur très efficacement.
J'ai bien compris vos avertissements sur l'utilisation de ces méthodes , mais SVP savez vous s'il existe un site qui permette aussi facilement que yahoofinance de recuperer les historiques du CAC40 ? merci d'avance
Plus généralement , je trouve vos videos tres interessantes pour approfondir les multiples possibilités de python et j'apprends toujours quelque chose de nouveau : bravo
Oui vous avez raison pour les dictionnaires et la fonction map. :)
Pour avoir acces a des données de finance, je peux vous conseiller d'utiliser pandas.datareader (regarder ca dans google, il s'agit d'un module tres simple a installer et qui permet d'acceder en direct aux données boursieres)
Toujours très ludique et très enrichissant tout en restant concret bref et que des choses vraiment utile et essentiel. Franchement merci pour le travail et je suis impatient pour la suite. :)
Merci beaucoup :) et merci de partager ma vidéo sur les réseaux sociaux
S’il te plaît est-il possible d’avoir les slides que tu projettes pendant tes screencast comme sa je pourrais m’en servir comme mémento
@@ulrichkarlodjo1457 Certains sont déja disponible sur mon site internet, les autres seront bientot en ligne !
@@MachineLearnia D'accord merci bien! Et à plus pour la suite!
Bien sûr , avant tout je ne peux que me joindre aux commentaires dithyrambiques attribués, avec raison, à ce site et son auteur.
Attention si vous reprenez un vieux code pour transformer votre dataset en timeseries , le numéro des colonnes changent et dans votre plot (x,y) y prend la place de x si x est devenu l'index (avec des colonnes consécutives)
Merci pour cette précision pour la communauté !
Je commence dans les Cryptos monnaies et grace a la ML et la qualite pedagogique du Master j ai la certitude de comprendre vite et bien cette discipline tres speculative ...
Bon courage a vous !
Bonjour Guillaume, merci infiniment pour ce que vous présentez comme contenu, ça nous a vraiment aidé😊😊 j'ai voulu vous demander si vous pouvez faire une vidéo sur les chaines de Markov par python🙏🙏
Merci je voudrais savoir est que avec resample ou groupby on peut faire un regroupement selon le nom des mois par exemple si je voulais faire la moyenne des mois de JJAS uniquement pour chaque année
Oui comme cela : df.set_index('Date_Time').groupby(pd.Grouper(freq='D')).mean()
j'avais jamais remaqué mais le poster sur ton mur ressemble à un vaisseau dans star war .
Oui ce sont des vaisseaux star wars :)
hello elles sont super tes video vraiment c'est incroyable merci.
Es ce que tu pourrais faire une fiche récapitulatif PDF afin d'aprendre les commandes STP
Je suis en train de le faire oui, pour ne pas le louper merci de t'inscrire a la newsletter, j'en parlerai l'an prochain
Super vidéo, merci !
Merci :)
j'aime beaucoup ta manière de nous expliquer. Merci énormement !!!
Merci !
C'est de la merveille :)
Merci Abonnez-vous :)
thank you man, your videos help me a lot
Glad to hear that!
Great Explanations', Thank you again
You are welcome!
MERCI , très très bien expliquer ! Serait-il possible de faire une vidéo sur ARIMA ?
Je compte faire une série sur les séries temporelles bientot oui.
felicitation , tes videos sont particulièrement édifiantes
merci !
Mille Mercis! 25 minutes de pédagogie efficaces
La fonction `category_age` peut légèrement se simplifier tout en restant très lisible:
def category_age(age):
if age
Oui, mais je conseille d'utiliser la fonction map ou apply comme je l'ai indiqué par la suite.
Super explication, bravo Guillaume!!!
Merci beaucoup !