Formation Analyse des données avec Python, Pandas et Numpy
Python est un langage de programmation polyvalent, réputé pour sa simplicité et sa lisibilité. Pandas est un package Python qui offre des structures de données pour travailler avec des données structurées (tabulaires, multidimensionnelles, potentiellement hétérogènes) et des séries chronologiques. Numpy fournit un support fondamental pour le calcul numérique grâce à ses opérations sur les tableaux. Ensemble, ils forment un écosystème robuste pour la manipulation et l'analyse efficaces des données sous Python.
Cette formation en présentiel ou à distance, animée par un formateur, s'adresse aux développeurs Python et aux analystes de données de niveau intermédiaire souhaitant améliorer leurs compétences en analyse et manipulation des données à l'aide de Pandas et NumPy.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Configurer un environnement de développement incluant Python, Pandas et NumPy.
- Créer une application d'analyse de données utilisant Pandas et NumPy.
- Effectuer des opérations avancées de nettoyage, de tri et de filtrage des données.
- Réaliser des opérations d'agrégation et analyser des séries chronologiques.
- Visualiser les données à l'aide de Matplotlib et d'autres bibliothèques de visualisation.
- Dépanner et optimiser leur code d'analyse de données.
Format du cours
- Conférence interactive et discussions.
- Nombreux exercices et mises en pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'en convenir.
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
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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- Créer et gérer des règles d'alerte avancées dans Prometheus.
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- Automatiser les réponses aux alertes pour une résolution plus rapide des problèmes.
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- Exporter les données spatiales sous forme de visualisations.
- Effectuer des géostatistiques sur des données réelles.
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- Analyser les données spatiales pour des projets dans ArcGIS.
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- Comprendre l'architecture et les composants d'ArcGIS Enterprise.
- Apprendre à installer, configurer et gérer ArcGIS Enterprise.
- Acquérir des compétences en dépannage et en résolution des problèmes courants.
- Développer leur maîtrise du suivi et de l'entretien des environnements ArcGIS Enterprise.
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- Comprendre les concepts de base du SIG et des données spatiales.
- Naviguer dans l'interface d'ArcGIS.
- Créer et gérer des données spatiales.
- Effectuer des analyses spatiales de base.
- Créer des cartes et des visualisations.
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- Tirer parti des outils d'ArcGIS Pro Plus pour la visualisation et l'analyse des données.
- Créer des cartes 2D et 3D avec une symbologie avancée et des techniques de géotraiterie.
- Automatiser les flux de travail à l'aide de ModelBuilder et de scripts Python.
- Intégrer ArcGIS avec des services de données externes et des systèmes d'entreprise.
Format du cours
- Conférence interactive et discussion.
- Nombreux exercices et mises en pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement de laboratoire en direct.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour organiser cela.
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- Développer des compétences avancées dans les techniques d'analyse spatiale à l'aide d'ArcGIS Pro.
- Utiliser la programmation Python pour l'automatisation et le traitement complexe des données.
- Appliquer la modélisation spatiale à la résolution de problèmes dans des scénarios du monde réel.
- Réaliser des analyses géostatistiques pour une interprétation avancée des données.
- Intégrer des sources de données externes et exploiter l'analyse de données spatiales 3D.
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À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Appliquer des techniques avancées d'analyse spatiale pour résoudre des problèmes géographiques complexes.
- Gérer de grands bases de données spatiales et effectuer des contrôles de qualité des données.
- Créer des cartes et des visualisations dynamiques et interactives pour diverses applications.
- Utiliser la programmation et l'automatisation pour rationaliser les flux de travail SIG.
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À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Expliquer le rôle de l'IA, des mégadonnées (Big Data), de l'IoT et de l'automatisation dans les flux de travail d'assurance modernes.
- Identifier les tendances de l'InsurTech et leur impact sur l'écosystème de l'assurance.
- Concevoir des stratégies centrées sur le client, rendues possibles par les outils numériques et les insights tirés des données.
- Appliquer des approches fondées sur les données à la gestion des risques et à la prise de décision.
- Développer une approche d'innovation et de gestion du changement adaptée aux assureurs.
- Évaluer des études de cas réelles et traduire les leçons tirées en initiatives locales.
Format du cours
- Conférences interactives et discussions.
- Analyse d'études de cas et ateliers de groupe.
- Exercices pratiques et planification d'actions pour les organisations des participants.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter pour en convenir.
IREB CPRE – Niveau fondamental (élargi) : Ingénierie des besoins pratique et préparation à la certification
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Cette formation en présentiel ou à distance, animée par un formateur, s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire souhaitant approfondir leurs connaissances en ingénierie des besoins pratique tout en se préparant à l'examen de certification IREB CPRE – Niveau fondamental.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre et appliquer les concepts clés et la terminologie définis par le programme IREB CPRE de niveau fondamental.
- Identifier et recueillir les besoins en utilisant des techniques efficaces et adaptées au contexte.
- Modéliser, documenter et valider les besoins pour des projets concrets.
- Gérer les modifications des besoins, la traçabilité et la priorisation tout au long du cycle de vie du projet.
- Utiliser les outils et les meilleures pratiques d'ingénierie des besoins pour améliorer la communication et les résultats du projet.
- Être pleinement préparé à passer et à réussir l'examen de certification IREB CPRE – Niveau fondamental.
Format de la formation
- Conférences interactives et discussions.
- Exercices basés sur des études de cas et ateliers collaboratifs.
- Séances de préparation à l'examen et questions d'entraînement.
Options de personnalisation de la formation
- Des modules supplémentaires ou des études de cas sectoriels spécifiques peuvent être ajoutés sur demande.
Python pour ArcGIS et QGIS à l'intention des professionnels des sciences de la Terre et de l'ingénierie
35 HeuresCette formation en direct animée par un instructeur en <lieu> (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux professionnels des sciences de la Terre et de l'ingénierie de niveau débutant souhaitant utiliser Python pour l'analyse géospatiale dans les environnements ArcGIS et QGIS.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure 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 dans les SIG.
- Manipuler et analyser des 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 personnalisés basés sur Python pour ArcGIS et QGIS afin de rationaliser les tâches.
QGIS pour les systèmes 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 (Geographic Information Science, ou GIScience), qui renvoie à la discipline académique étudiant les systèmes d'information géographique et constituant un vaste domaine au sein de la discipline plus large de la géoinformation.
QGIS fonctionne en tant que logiciel de système d'information géographique (SIG), permettant aux utilisateurs d'analyser et de modifier des informations spatiales, ainsi que de composer et d'exporter des cartes graphiques. QGIS prend en charge les couches raster et vectorielles ; les données vectorielles sont stockées sous forme de points, de lignes ou de polygones. De multiples formats d'images raster sont pris en charge, et le logiciel permet de géoréférencer des images. En résumé, il permet aux utilisateurs de créer, modifier, visualiser, analyser et publier des informations géospatiales sous Windows, Mac, Linux et BSD.
Dans sa première phase, ce programme présente l'interface de QGIS pour un usage général. Dans la seconde phase, nous introduisons 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 vos propres plugins Python autour d'une fonctionnalité SIG spécifique.
Analyse des exigences
21 HeuresCette formation en direct avec un formateur à Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux personnes souhaitant comprendre l'analyse des exigences et mener celle-ci de manière efficace et précise en utilisant des techniques d'analyse pour leurs projets.
À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :
- identifier les différents types d'exigences.
- comprendre les concepts généraux et les activités liés à l'analyse des exigences.
- maîtriser la méthodologie d'analyse des exigences.
- utiliser divers outils et techniques d'analyse des exigences à leur avantage.
- structurer les exigences afin de communiquer efficacement avec les architectes et les développeurs grâce à un processus itératif de collecte des exigences.