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Durée 14 heures
Plan du cours
Jour 1 :
Revue des compétences de base en Python et en analyse de données
Introduction à NumPy
- Création de tableaux NumPy
- Opérations courantes sur les matrices
- Utilisation des ufuncs
- Vues et diffusion (broadcasting) sur les tableaux NumPy
- Optimisation des performances en évitant les boucles
- Optimisation des performances avec cProfile
Analyse de données avec Pandas
- Utilisation des données vectorisées dans pandas
- Nettoyage des données
- Tri et filtrage des données
- Opérations d'agrégation
- Analyse des séries chronologiques
Visualisation de données avec Matplotlib
- Traçage de graphiques avec Matplotlib
- Utilisation de Matplotlib depuis pandas
- Création de graphiques de qualité
- Visualisation des données dans les notebooks Jupyter
- Autres bibliothèques de visualisation en Python
Jour 2 :
Autres bibliothèques Python pour l'analyse de données
- scikit-learn
- Scipy
- statsmodels
- RPy2
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compétences de base en Python et en analyse de données
Public cible
- Développeur Python
- Analyste de données
Nos clients témoignent (1)
Le formateur développe la formation en fonction du rythme des participants
Farris Chua
Formation - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
Traduction automatique