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
 14 Heures

Nombre de participants


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