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Plan du cours

Module 1 : Fonctions Pandas pour le travail avec les DataFrames

  • Introduction à Pandas
    • Structures de données de base : Series et DataFrame
  • Opérations sur les DataFrames
    • Chargement et enregistrement des données (CSV, Excel, etc.)
    • Opérations de base (sélection, filtrage, indexation)
  • Modification des données
    • Ajout, suppression de colonnes et de lignes
    • Modification des valeurs dans les DataFrames
  • Agrégation et groupement des données
    • GroupBy
    • Agrégation, sommation, moyennes, etc.
  • Jointure et fusion des DataFrames
    • merge, join, concat
  • Gestion des données manquantes
    • Identification des données manquantes
    • Méthodes de remplissage des données manquantes

Module 2 : Optimisation du temps d'exécution du programme

  • Introduction à l'optimisation
    • Importance de l'optimisation en programmation
  • Optimisation du code
    • Structures de données efficaces
    • Éviter les calculs redondants
    • Optimisation des boucles
  • Optimisation de Pandas
    • Vectorisation des opérations
    • Éviter apply et lambda
    • Traitement de grands ensembles de données
  • Simplification du code par la création de fonctions
    • Création et utilisation de fonctions
    • Refactorisation du code

Module 3 : Travail avec la bibliothèque NumPy

  • Introduction à NumPy
    • Importation de la bibliothèque
    • Structures de données de base : ndarray
  • Opérations sur les tableaux
    • Création et modification des tableaux
    • Indexation et découpage de tableaux
  • Fonctions mathématiques et statistiques
    • Opérations mathématiques de base
    • Fonctions statistiques et d'agrégation
  • Algèbre linéaire
    • Multiplication de matrices
    • Déterminant, matrice inverse
  • Travail avec des données multidimensionnelles
    • Tableaux 2D, 3D et de dimensions supérieures
    • Transformations de forme des tableaux
  • Intégration avec d'autres bibliothèques

Module 4 : Création de graphiques dans Excel à l'aide de Python

  • Introduction à openpyxl et xlsxwriter
  • Création de graphiques dans Excel
    • Création de graphiques simples (lignes, colonnes, etc.)
    • Formatage des graphiques
  • Génération de graphiques en tant qu'images (PNG)
    • Utilisation de matplotlib pour générer des graphiques
    • Enregistrement des graphiques sous forme de fichiers PNG
  • Graphiques avancés dans Excel
  • Automatisation des rapports
    • Création de rapports automatisés avec graphiques
    • Intégration de Pandas avec openpyxl/xlsxwriter
 16 Heures

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