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 Durée 14 heures

Plan du cours

Fondamentaux de Python pour les tâches de données

  • Installation de Python et configuration de l'environnement de développement
  • Notions de base du langage : variables, types de données, structures de contrôle
  • Écriture et exécution de scripts Python simples

Manipulation de fichiers : CSV et Excel

  • Lecture et écriture de fichiers CSV à l'aide du module csv et Pandas
  • Travail avec les fichiers Excel à l'aide d'openpyxl/xlrd et Pandas
  • Exercices pratiques : automatisation des conversions de fichiers

Introduction à Pandas

  • Bases du DataFrame : création, indexation, sélection et filtrage
  • Opérations d'agrégation et de regroupement
  • Opérations courantes de nettoyage : valeurs manquantes, doublons et conversions de types

Introduction à Polars

  • Concepts de Polars et caractéristiques de performance par rapport à Pandas
  • Opérations de base sur les DataFrames dans Polars
  • Exemple d'utilisation : quand choisir Polars plutôt que Pandas

Transformation de données avancée (Niveau intermédiaire)

  • Jointures complexes, fonctions de fenêtre et opérations de pivot dans Pandas
  • Modèles de traitement de données efficaces avec Polars
  • Chaînage d'opérations et optimisation de l'utilisation de la mémoire

Automatisation des processus avec Python

  • Écriture de scripts pour automatiser les tâches de données répétitives et les étapes ETL
  • Planification des scripts avec les planificateurs du système d'exploitation ou les planificateurs de tâches
  • Journalisation, gestion des erreurs et notifications

Emballage des scripts et meilleures pratiques

  • Création d'exécutables avec PyInstaller ou des outils similaires
  • Structuration des projets, environnements virtuels et gestion des dépendances
  • Notions de base de la gestion de version et documentation des flux de travail

Petit projet pratique

  • Tâche de bout en bout : lecture de fichiers bruts, nettoyage et transformation des données, production de sorties
  • Automatisation du flux de travail et emballage en tant que script exécutable ou fichier exécutable
  • Revue et améliorations basées sur les commentaires des pairs

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Notions de base des concepts de programmation ou volonté d'apprendre
  • Aisance à utiliser la ligne de commande ou le terminal pour l'installation des packages
  • Expérience en travail avec les feuilles de calcul (CSV/Excel)

Public cible

  • Analystes de données et personnel d'exploitation automatisant des tâches de données
  • Ingénieurs en analyse cherchant un scripting ETL léger
  • Professionnels intéressés par les flux de travail de données pratiques basés sur Python

Nombre de participants


Prix par participant

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