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

dateduréelang.lieuprix 
17 mai2web based 1000 EUR (excl. TVA)
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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

2 jours

Formateur

Arnout Veugelen

Reviews

4.3/5 (basé sur 49 évaluations; les plus récentes sont montrées ci-dessous)

Good, maybe a little more exercises could be added.

 
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Very good, just need a bit more exercises with the corrections (during class)

 
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The course was really in-depth and explained well

 
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It was very well presented, interesting,useful and fun!

 
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good, I feel myself more comfortable with Python after this course

 
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Really appreciated the course level, the instructor has been really clear in his explanations

 
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The course was well organised, the explanations clear and the supporting documuments were very helpful. I would recommend it

 
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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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Cliquez ici pour voir d'autres commentaires...

Very satisfied (8.5/10)

 
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Very good, good pace and structure of the course.

 
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Very good for our needs. Perhaps slightly too "Theoric" in the initial part for an "Economists" audience.

 
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I would have appreciated something more "genomics oriented" with actual analysis examples - pipeline drafts (for example RNA-seq, WGS or WEX data analysis)

 
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A lot of useful insights provided, included material for self learning & practice. I am satisfied with this course and I can recommend it again in the future. Thank you!

 
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Erg goed, veel geleerd van de fundamenten van data analyse.

 
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Goed, maar 2 dagen was eigenlijk te kort om het vakgebied Data Analytics goed tot haar recht te laten komen.

 
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Zeer goede intro in dit onderwerp!

 
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goede cursus, zeer tevreden

 
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Nice!

 
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