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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Farris Chua
Formation - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
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- Naviguer dans l'interface ArcGIS.
- Créer et gérer des données spatiales.
- Effectuer des analyses spatiales de base.
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- Appliquer la modélisation spatiale à la résolution de problèmes dans des scénarios du monde réel.
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- 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.