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Plan du cours

Partie 1 : Les fondements de Python pour l'analytique (3,5 heures)

·       Module 1 : Le paysage de l'analytique (45 min)

o  Pourquoi Python ? Comparaison de Python à Excel et SQL dans la recherche académique.

o  Se préparer au succès : Introduction à Jupyter Notebooks et Google Colab. Google Colab sera plus simple car aucune installation n'est requise, mais une connexion internet plus robuste est nécessaire. Si possible, les participants peuvent installer Jupyter Notebooks pour une expérience plus fluide.

·       Module 2 : Les éléments de base des données (60 min)

o  Variables, types de données (chaînes de caractères, entiers, nombres à virgule flottante) et logique de base.

o  Comprendre les listes et les dictionnaires — comment Python stocke l'information.

·       Module 3 : Démonstration et laboratoire de Python pour l'analyse des données (75 min)

o  Introduction à Pandas : la norme industrielle pour la manipulation des données.

o  Pratique : chargement d'un fichier CSV, filtrage des données et calcul des statistiques de base.

Partie 2 : Analytique des affaires introductive (2,0 heures)

·       Module 4 : L'état d'esprit analytique : Comprendre le cadre « Demander-Analyser-Agir ». Comment formuler des questions d'affaires que les données peuvent répondre.

·       Module 5 : Descriptif vs prédictif : Vue d'ensemble de l'interprétation des tendances et de la détection des anomalies dans un contexte financier.

·       Module 6 : Communiquer les insights : Principes du storytelling des données — transformer les résultats techniques en recommandations pour la direction.

Pré requis

  • Une compréhension de l'analytique des données.
  • Une expérience avec le traitement des données.

 7 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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