Initiation à Python pour l’Analyse de Données

Catégories : DATA ET INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

À propos de la formation

– Acquérir les bases de la programmation en Python
– Comprendre les concepts fondamentaux de l’analyse de données
– Apprendre à manipuler et à analyser des données en utilisant Python et des bibliothèques spécialisées

Contenu de la formation

Session 1: Introduction à Python ……………………………………………………………. (3 heures)
- Présentation de Python : histoire, caractéristiques, avantages - Installation de Python et de l’environnement de développement - Premiers pas avec Python : syntaxe, variables, types de données, opérateurs

Session 2: Structures de contrôle ……………………………………………………… (3 heures)
- Les structures de contrôle : if, else, elif - Les boucles : for, while - Utilisation de fonctions et de modules simples

Session 3: Manipulation de données avec Python …………………………………….. (3 heures)
- Introduction à la manipulation de données en Python avec des listes, des tuples et des dictionnaires - Lecture et écriture de fichiers CSV, Excel et texte - Introduction à la bibliothèque pandas pour la manipulation de données tabulaires

Session 4: Visualisation de données de base …………………………………………… (3 heures)
- Introduction à la visualisation de données avec Python - Utilisation de la bibliothèque Matplotlib pour créer des graphiques simples - Création de graphiques à barres, de graphiques linéaires et de diagrammes à secteurs

Session 5: Analyse de données avec pandas ………………………………………. (3 heures)
- Introduction à la bibliothèque pandas pour l’analyse de données - Chargement de données à partir de différentes sources - Manipulation avancée de données avec pandas : filtrage, regroupement, agrégation

Session 6: Exploration de données avancée …………………………………… (3 heures)
- Utilisation de pandas pour l’exploration de données : statistiques descriptives, gestion des valeurs manquantes - Introduction aux opérations avancées sur les données : fusion, jointure, concaténation

Session 7: Introduction à la visualisation avancée ………………………………. (3 heures)
- Utilisation de bibliothèques avancées de visualisation de données telles que Seaborn et Plotly - Création de graphiques interactifs et de graphiques plus complexes

Session 8: Projet d’application ………………………………………………………… (3 heures)
- Élaboration d’un projet pratique d’analyse de données - Utilisation des compétences acquises pour manipuler, analyser et visualiser des données réelles - Présentation des projets et partage des meilleures pratiques

Notes et avis de l’apprenant

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