Formation Analyse de Données avec Python, Pandas et NumPy
Le Python est un langage de programmation polyvalent connu pour sa simplicité et sa lisibilité. Numpy Pandas est un package Python qui fournit des structures de données pour travailler avec des données structurées (tabulaires, multidimensionnelles, potentiellement hétérogènes) et des séries temporelles. Numpy fournit un support fondamental pour le calcul numérique avec ses opérations sur les tableaux. Ensemble, ils forment un écosystème robuste pour une manipulation et une analyse efficaces des données dans Python.
Cette formation (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs de Python et aux analystes de données de niveau intermédiaire qui souhaitent améliorer leurs compétences en matière d'analyse et de manipulation de données à l'aide de Pandas et de NumPy.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Mettre en place un environnement de développement comprenant Python, Pandas et NumPy.
- Créer une application d'analyse de données en utilisant Pandas et NumPy.
- Effectuer des opérations avancées de traitement, de tri et de filtrage de données.
- Effectuer des opérations d'agrégation et analyser des données de séries temporelles.
- Visualiser les données à l'aide de Matplotlib et d'autres bibliothèques de visualisation.
- Déboguer et optimiser leur code d'analyse de données.
Format du cours permettant d'évaluer les participants
- Exposé et discussion interactifs.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement live-lab.
Options de personnalisation du cours
- Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter.
Plan du cours
Jour 1 :
Révision des compétences de base Python et Data Analysis.
Introduction à NumPy
- Création de tableaux NumPy
- Opérations courantes sur les matrices
- Utilisation des ufuncs
- Vues et diffusion sur les tableaux NumPy
- Optimiser les performances en évitant les boucles
- Optimiser les performances avec cProfile
Data Analysis avec Pandas
- Utiliser des données vectorisées dans pandas
- Traitement des données
- Trier et filtrer les données
- Opérations d'agrégation
- Analyse des séries temporelles
Data Visualization avec Matplotlib
- Tracer des diagrammes avec Matplotlib
- Utilisation de Matplotlib à partir de pandas
- Créer des diagrammes de qualité
- Visualiser des données dans les carnets Jupyter
- Autres bibliothèques de visualisation dans Python
Jour 2:
Autres bibliothèques Python pour Data Analysis
- scikit-learn
- Scipy
- statsmodel
- RPy2
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compétences de base Python et d'analyse des données
Audience
- Développeur Python
- Analystes de données
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
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Farris Chua
Formation - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
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- Apprendre la syntaxe Python et les structures de contrôle pour exécuter des tâches géospatiales efficacement.
- Utiliser Pandas, Numpy et Matplotlib pour l'analyse et la visualisation des données en GIS.
- Manipuler et analyser les données vectorielles avec les bibliothèques Geopandas, Arcpy et PyQGIS.
- Automatiser les processus et flux de travail géospatiaux à l'aide de scripts Python dans ArcGIS et QGIS.
- Développer des outils de traitement géospatial basés sur Python pour ArcGIS et QGIS afin de rationaliser les tâches.
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- identifier différents types d'exigences.
- comprendre les concepts généraux et les activités liées à l'analyse des exigences.
- connaître la méthodologie d'analyse des exigences.
- utiliser différentes techniques d'analyse des exigences à leur avantage.
- structurer les exigences afin de communiquer efficacement avec les architectes et les développeurs par le biais d'un processus itératif de collecte des exigences.