Python pour l'analyse des données
Au cours de cette formation, nous apprendrons à analyser des données en utilisant Python. Pendant les dernières années, l'importance de l'analyse de données et de la science des données dans le monde professionnel a énormément augmenté. En même temps, nous constatons une croissance spectaculaire de la popularité de Python dans ce domaine: aujourd'hui, c'est peut-être l'outil le plus important pour l'analyse de données scientifiques et commerciales. Les atouts de Python en tant que langage de programmation général, un combinaison avec un certain nombre de bibliothèques spécialisées, en font un excellent outil pour l'exploration, l'analyse et la visualisation de toutes sortes de données.
Dans ce cours, nous examinons les possibilités de Python dans le domaine de l'analyse et de la visualisation des données, y compris les bibliothèques populaires telles que NumPy, Pandas et Matplotlib.
Calendrier
| date | durée | lang. | lieu | prix | |
| 28 sep | 3 | web based | 1575 EUR (excl. TVA) | ||
| 23 nov | 3 | Woerden | 1575 EUR (exempte de TVA) | ||
| 23 nov | 3 | web based | 1575 EUR (exempte de TVA) | ||
| INFO SESSION ET INSCRIPTION | |||||
Participants
Cette formation s'adresse à tous ceux qui veulent commencer à pratiquer l'analyse de données: développeurs, data scientists, architectes de données, scientifiques, spécialistes du marketing et toute personne qui doit manipuler, visualiser ou résumer les données de son entreprise.
Connaissances préalables
Connaissance de base de Python (voir La programmation en Python: cours de base), ainsi que quelques notions de statistiques (voir Statistique: cours de base)
Contenu
- Lecture et écriture de données:
- Fichier texte et CSV
- HTML et XML
- JSON
- Bases de données
- Microsoft Excel
- Nettoyage et analyse exploratoire de données
- Combiner des données: Append, Concatenate, Merge, Join
- Transformation de données
- Tableaux croisés dynamiques
- Traitement des données manquantes
- Agrégation et regroupement des données
- Expressions régulières
- Visualisation
- Numpy
- Pandas
- Matplotlib
- Jupyter Notebooks
- Autres paquets utiles
Pédagogie
Formation en classe avec des démonstrations et des exercices pratiques.
Durée
3 jours
Formateur
Arnout Veugelen
Reviews
4.4/5 (basé sur 43 évaluations; les plus récentes sont montrées ci-dessous)
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Good, maybe a little more exercises could be added.
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| (N.N., European Securities and Markets Authority, ) |
The course was really in-depth and explained well
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| (N.N., Euroclear, ) |
It was very well presented, interesting,useful and fun!
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| (Nina Sender, ING - Laanderpoort, ) |
good, I feel myself more comfortable with Python after this course
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| (Anastasia, ) |
Very satisfied (8.5/10)
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| (N.N., European Securities and Markets Authority, ) |
The course was well organised, the explanations clear and the supporting documuments were very helpful. I would recommend it
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| (Erica, ) |
Really appreciated the course level, the instructor has been really clear in his explanations
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| (William, ) |
Excellent. The material was very complete, user friendly and well organised. The teacher was very knowledgeable about the topic and make the training not only interactive and interesting but also entertaining
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| (Ana Maria Rivera Serrano, ) |
Cliquez ici pour voir d'autres commentaires...
Very good for our needs. Perhaps slightly too "Theoric" in the initial part for an "Economists" audience.
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| (Luigi, ) |
Very good, good pace and structure of the course.
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| (N.N., European Securities and Markets Authority, ) |
Erg goed, veel geleerd van de fundamenten van data analyse.
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| (N.N., ING - Laanderpoort, ) |
Aussi intéressant
Participants de ce cours ont aussi suivi les formations suivantes:
- La programmation en Python: cours de base
- Intermediate Python
- SQL workshop
- Machine Learning fundamentals using Python
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