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Plan du cours

Partie 1 : Fondements de Python pour l'analyse (3,5 heures)

·       Module 1 : Le paysage de l'analyse (45 min)

o   Pourquoi Python ? Comparaison de Python avec Excel et SQL dans la recherche académique.

o   Se préparer au succès : Introduction à Jupyter Notebooks et Google Colab. Google Colab sera plus simple car aucune installation n'est requise, mais une connexion Internet plus robuste est nécessaire. Si possible, les participants peuvent installer Jupyter Notebooks pour une expérience plus fluide.

·       Module 2 : Les éléments constitutifs des données (60 min)

o   Variables, types de données (chaînes de caractères, entiers, nombres à virgule flottante) et logique de base.

o   Comprendre les listes et les dictionnaires : comment Python stocke l'information.

·       Module 3 : Démonstration et laboratoire de Python pour l'analyse de données (75 min)

o   Introduction à Pandas : la norme de l'industrie pour la manipulation des données.

o   Pratique : chargement d'un fichier CSV, filtrage des données et calcul de statistiques de base.

Partie 2 : Analyse des affaires introductive (2,0 heures)

·       Module 4 : L'état d'esprit de l'analyse : Comprendre le cadre « Demander-Analyser-Agir ». Comment formuler des questions d'affaires auxquelles les données peuvent répondre.

·       Module 5 : Descriptif vs. Prédictif : Aperçu de haut niveau de l'interprétation des tendances et de la détection d'anomalies dans un contexte financier.

·       Module 6 : Communiquer les insights : Principes de la narration des données – transformer les sorties techniques en recommandations pour les cadres supérieurs.

Pré requis

  • Une compréhension de l'analyse de données
  • De l'expérience avec le traitement des données

 7 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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