Formation Analyse de Données avec Python, Pandas et NumPy
Le Python est un langage de programmation polyvalent connu pour sa simplicité et sa lisibilité. Numpy Pandas est un package Python qui fournit des structures de données pour travailler avec des données structurées (tabulaires, multidimensionnelles, potentiellement hétérogènes) et des séries temporelles. Numpy fournit un support fondamental pour le calcul numérique avec ses opérations sur les tableaux. Ensemble, ils forment un écosystème robuste pour une manipulation et une analyse efficaces des données dans Python.
Cette formation (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs de Python et aux analystes de données de niveau intermédiaire qui souhaitent améliorer leurs compétences en matière d'analyse et de manipulation de données à l'aide de Pandas et de NumPy.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Mettre en place un environnement de développement comprenant Python, Pandas et NumPy.
- Créer une application d'analyse de données en utilisant Pandas et NumPy.
- Effectuer des opérations avancées de traitement, de tri et de filtrage de données.
- Effectuer des opérations d'agrégation et analyser des données de séries temporelles.
- Visualiser les données à l'aide de Matplotlib et d'autres bibliothèques de visualisation.
- Déboguer et optimiser leur code d'analyse de données.
Format du cours
- Exposé et discussion interactifs.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement live-lab.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter.
Plan du cours
Jour 1 :
Révision des compétences de base Python et Data Analysis.
Introduction à NumPy
- Création de tableaux NumPy
- Opérations courantes sur les matrices
- Utilisation des ufuncs
- Vues et diffusion sur les tableaux NumPy
- Optimiser les performances en évitant les boucles
- Optimiser les performances avec cProfile
Data Analysis avec Pandas
- Utiliser des données vectorisées dans pandas
- Traitement des données
- Trier et filtrer les données
- Opérations d'agrégation
- Analyse des séries temporelles
Data Visualization avec Matplotlib
- Tracer des diagrammes avec Matplotlib
- Utilisation de Matplotlib à partir de pandas
- Créer des diagrammes de qualité
- Visualiser des données dans les carnets Jupyter
- Autres bibliothèques de visualisation dans Python
Jour 2:
Autres bibliothèques Python pour Data Analysis
- scikit-learn
- Scipy
- statsmodel
- RPy2
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compétences de base Python et d'analyse des données
Audience
- Développeur Python
- Analystes de données
Cours à partir de 4 + personnes. Pour un entraînement individuel ou en petit groupe, veuillez demander un devis.
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Formation - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
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- Tirer parti des outils d'ArcGIS Pro Plus pour la visualisation et l'analyse des données.
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Format du cours
- Cours interactif avec discussion et démonstration.
- Nombreux exercices et pratiques.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire vivant.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser.
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- Développer des compétences avancées dans les techniques d'analyse spatiale en utilisant ArcGIS Pro.
- Utiliser les scripts Python pour l'automatisation et le traitement de données complexes.
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- Intégrer une carte dans un site web ou une application web nouveau ou existant.
- Afficher des données en direct synchronisées avec l'emplacement actuel.
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- Appliquer les bonnes pratiques de codage CSS et JavaScript.
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L'utilisation de Python avec GIS a considérablement augmenté au cours des deux dernières décennies, en particulier avec l'introduction de la série Python 2.0 en 2000, qui comprenait de nombreuses nouvelles fonctionnalités de programmation qui ont rendu le langage beaucoup plus facile à déployer. Depuis lors, Python n'a pas seulement été utilisé dans les produits commerciaux GIS tels que ceux d'Esri, mais aussi dans les plateformes open source, y compris dans le cadre de QGIS et de GRASS. En fait, Python est aujourd'hui de loin le langage le plus utilisé par les utilisateurs et les programmeurs de GIS.
Ce programme couvre l'utilisation de Python et de ses bibliothèques avancées comme geopandas, pysal, bokeh et osmnx pour implémenter vos propres fonctionnalités GIS. Le programme couvre également les modules d'introduction à l'API ArcGIS et à la boîte à outils QGIS.
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35 HeuresCette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels débutants en sciences de la Terre et en ingénierie qui souhaitent utiliser Python pour l'analyse géospatiale dans les environnements ArcGIS et QGIS.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Apprendre la syntaxe Python et les structures de contrôle pour exécuter des tâches géospatiales efficacement.
- Utiliser Pandas, Numpy et Matplotlib pour l'analyse et la visualisation des données en GIS.
- Manipuler et analyser les données vectorielles avec les bibliothèques Geopandas, Arcpy et PyQGIS.
- Automatiser les processus et flux de travail géospatiaux à l'aide de scripts Python dans ArcGIS et QGIS.
- Développer des outils de traitement géospatial basés sur Python pour ArcGIS et QGIS afin de rationaliser les tâches.
QGIS pour Système d'Information Géographique
21 HeuresUn système d'information géographique (SIG) est un système conçu pour capturer, stocker, manipuler, analyser, gérer et présenter des données spatiales ou géographiques. L'acronyme SIG est parfois utilisé pour désigner la science de l'information géographique (GIScience), qui étudie les systèmes d'information géographique et fait partie d'un domaine plus large au sein de la discipline académique des géoinformations.
QGIS fonctionne comme un logiciel de système d'information géographique (SIG), permettant aux utilisateurs d'analyser et d'éditer des informations spatiales, ainsi que de composer et d'exporter des cartes graphiques. QGIS prend en charge à la fois les couches raster et vectorielles ; les données vectorielles sont stockées sous forme de points, de lignes ou de polygones. Plusieurs formats d'images raster sont pris en charge, et le logiciel peut géoréférencer des images. Pour résumer, il permet aux utilisateurs de créer, éditer, visualiser, analyser et publier des informations géospatiales sur Windows, Mac, Linux, BSD.
Ce programme, dans sa première phase, introduit l'interface QGIS pour une utilisation générale. Dans la deuxième phase, nous présentons PyQGIS - les bibliothèques Python de QGIS qui permettent d'intégrer des fonctionnalités SIG dans votre code Python ou votre application Python, afin que vous puissiez même créer votre propre plugin Python autour d'une fonctionnalité SIG spécifique.