Formation Python et science des données – Tour complet
Pour fonctionner en Python, il faut gérer les modules indépendants. Installer et importer un module, c'est acheter une nouvelle boite de légos. Elle donne plus d'objets. On peut donc enrichir les fonctionnalités comme la possibilité de traiter un fichier CSV ou un tableur. Python doit interagir avec l'ordinateur. Il faut donc savoir administrer le système d'exploitation: fixer le répertoire de travail d'où importer les données, par exemple. Les données importées, de fichiers ou du web, sont rarement parfaites. Il faut les nettoyer, les préparer, les rectifier. Dans un tableur, on utilise des fonctionnalités tel Rechercher et Remplacer. C'est ce que permet de faire le module regex et plus encore. Dans beaucoup de secteurs, le temps est au cœur des données (séries chronologiques). Le module datetime permet aussi de faire les premiers pas en science des données puisqu'un jeu de données à saveur temporelle est à la base d'un modèle de prévision (du machine learning). En fait, dès l'étape de la rectification des données, on franchit la porte de la science des données avec les modules Numpy et Pandas. D'autres sujets sont traités en annexe dont un aperçu de la programmation orientée objet pour accélérer les calculs, les doctest pour documenter un code source et le microPython pour les microcontrôleurs (une partie de l'Internet des objets). On les révisera rapidement.
Introduction à la formation Python et science des données – Bloc 1
- Les types de variables (entier, décimal, booléen, etc.) et les opérateurs de base;
- Les structures de données (liste, tuple, dictionnaire, etc.);
- Les contrôles de flux (if-else, try-except-finally);
- Les boucles (for, while);
- Les combinaisons contrôle-boucle;
- Les fonctions et méthodes ( fonction(objet) et objet.méthode() );
- L’importation de modules externes pour accéder à plus de fonctions-méthodes;
- La syntaxe et les bonnes pratiques.
Introduction à Python – Bloc 2
- Gérer les modules;
- Administrer le système d’exploitation;
- Tirer des donnée du web (web scraping);
- Rectifier les données avec le module regex;
- Intégrer le temps avec le module datetime.
Initation à la science des données
- Jupyter Notebook, Spyder et les autres;
- Introduction à Numpy;
- Introduction à Pandas – Objet Series;
- Introduction à Pandas – Objet DataFrame;
-
- Extra: Introduction à Pandas – Instructions;
- Extra: Tidy Data;
- Groupby et agrégations;
- Cueillette de données avec API Web et analyse;
- Visualisation graphique;
-
- Extra: Visualisation cartographique.
Autre(s) cours dans cette catégorie
→ Formation Python – Les bases pour la Data Science
→ Formation Python et science des données – Tour complet
→ Formation Langage R, RStudio et Tidyverse
Commentaires des clients
J'ai très apprécié ma formation Python avec vous. Merci pour votre encadrement ces deux dernière semaines. Au plaisir de vous revoir pour d'autres formations !
Préalables :
- Bonne connaissance de l’outil informatique
Objectifs :
- Prendre en main et écrire du code Python
- Connaître les modules standards
- Être capable d’organiser son code sous forme de module et package
- Introduction à la Science des données avec Python
- Utiliser les bibliothèques et outils d’analyse des données
- Visualiser les résultats
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FR
« Je tiens à vous remercier tous les deux d’avoir offert à mes ressources une excellente formation COBOL au cours des trois derniers jours.
Mamadou, merci d’avoir été si accommodant malgré le court préavis et d’avoir envoyé votre formateur à Gatineau pour ce cours personnalisé.
Nous avons hâte de poursuivre notre collaboration pour de futurs besoins de formation. »
(Traduit de l’anglais)
EN
“I want to thank you both for providing my resources with excellent COBOL training over the past 3 days. Mamadou, thank you for being so accommodating on such short notice and for sending your facilitator to Gatineau for this customized and personalized training course. We look forward to continuing our partnership for future training needs.”
FR
« Mamadou est venu nous aider à réorganiser notre panneau d’arrêt via un outil de rapport, Crystal Reports. Mamadou a réussi avec succès le travail de précision, au pixel près, puisque nous voulions un rapport similaire au design graphique original. Il nous a aidés à découper le projet par cycle et à intégrer le rapport à notre logiciel corporatif. La qualité que nous avons appréciée était le souci du détail et la constance. Mamadou a été très professionnel et connaît plusieurs autres technologies. Merci. »
EN
“Mamadou helped us reorganize our stop panel using a reporting tool, Crystal Reports. He successfully delivered precise, pixel-perfect work,
as we needed a report that matched the original graphic design. He helped us break the project down into cycles and integrate the report
into our corporate software. What we appreciated most was his attention to detail and consistency. Mamadou was very professional and
is knowledgeable in many other technologies. Thank you.”
(Translated from French)
FR
« Ce fut un plaisir de faire affaires avec Doussou Formation. Ce qui fait LA différence est le service personnalisé totalement à l'écoute des participants ainsi que l'adaptation aux besoins de formation. Flexibilité / Adaptabilité / Professionnalisme / Courtoisie. Merci ! »
EN
“It was a pleasure doing business with Doussou Formation. What truly makes THE difference is the personalized service, fully attentive
to participants, as well as the ability to adapt the training to their needs. Flexibility / Adaptability / Professionalism / Courtesy. Thank you!”
(Translated from French)
Notre formateur était EXCELLENT. J'ai tellement eu un excellent service et une excellent formation avec vous. J'ai énormément apprécié mon expérience!