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 – S’initier et maîtriser les bases de la programmation
→ Formation Python et science des données – Tour complet
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
Classe virtuelle (en ligne) :
- 04/08/2025 au 07/08/2025
- 22/09/2025 au 25/09/2025
- 27/10/2025 au 30/10/2025
- 24/11/2025 au 27/11/2025
- 02/02/2026 au 05/02/2026
- 02/03/2026 au 05/03/2026
- 11/05/2026 au 14/05/2026
- 01/06/2026 au 04/06/2026
Montréal :
- 22/09/2025 au 25/09/2025
- 30/03/2026 au 02/04/2026
- 15/06/2026 au 18/06/2026
- 31/08/2026 au 03/09/2026
- 09/11/2026 au 12/11/2026
Québec :
- 05/01/2026 au 08/01/2026
- 20/07/2026 au 23/07/2026
- 08/02/2027 au 11/02/2027
Gatineau / Ottawa :
- 11/05/2026 au 14/05/2026
2212 $
par participant.e
1822 $
Promotion de printemps :,
s'applique
aux formations à distance,
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Durée :4 jour(s)
Horaires : 9h-16h30, 2 pauses café, 1 heure pour dîner.
Lieux: Montréal, Gatineau / Ottawa , ville de Québec.
Prix régulier: 2603 $
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