Prenez contact avec nous

Plan du cours

Fondamentaux de Python pour les tâches de données

  • Installation de Python et configuration de l'environnement de développement.
  • Fondamentaux du langage : variables, types de données, structures de contrôle.
  • Rédaction et exécution de simples scripts Python.

Gestion des fichiers : CSV et Excel

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

Introduction à Pandas

  • Fondamentaux des DataFrames : création, indexation, sélection et filtrage.
  • Opérations d'agrégation et de regroupement.
  • Opérations courantes de nettoyage : valeurs manquantes, doublons et conversions de type.

Introduction à Polars

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

Transformation avancée des données (niveau intermédiaire)

  • Jointures complexes, fonctions de fenêtrage et opérations de pivot dans Pandas.
  • Motifs de traitement efficace des données avec Polars.
  • Chaînage d'opérations et optimisation de l'utilisation de la mémoire.

Automatisation des processus avec Python

  • Rédaction de scripts pour automatiser des tâches de données répétitives et des étapes ETL.
  • Planification des scripts avec les planificateurs d'OS ou les planificateurs de tâches.
  • Journalisation (logging), gestion des erreurs et notifications.

Emballage des scripts et bonnes pratiques

  • Création d'exécutables avec PyInstaller ou des outils similaires.
  • Structuration du projet, environnements virtuels et gestion des dépendances.
  • Fondamentaux du contrôle de version et documentation des flux de travail.

Petit projet pratique

  • Tâche complète : lire des fichiers bruts, nettoyer et transformer les données, produire des sorties.
  • Automatiser le flux de travail et l'emballer en script exécutable ou fichier binaire.
  • Revue et améliorations basées sur les commentaires des pairs.

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

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

Public cible

  • Analistes de données et personnel opérationnel automatisant des tâches liées aux données.
  • Ingénieurs analytiques recherchant un script ETL léger.
  • Professionnels intéressés par des flux de travail de données pratiques basés sur Python.
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

Nos clients témoignent (3)

Cours à venir

Catégories Similaires