Prenez contact avec nous

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
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

Nos clients témoignent (1)

Cours à venir

Catégories Similaires