Ces dernières années, l'importance de l'analyse des données et de la science des données dans le monde professionnel a considérablement augmenté. Nous constatons aussi que Python est devenu un langage de programmation majeur dans ce domaine. Aujourd'hui, il est peut-être l'outil le plus essentiel pour l'analyse des données dans les domaines scientifique et commercial. Les atouts de Python en tant que langage de programmation généraliste, combiné avec des bibliothèques spécialisées comme Numpy, Pandas et Matplotlib, en font un outil exceptionnel pour explorer, analyser et visualiser divers types de données.

Lors de cette formation, nous apprendrons

• comment importer des données depuis différentes sources dans un environnement Python;
• comment manipuler et préparer des données pour les analyses;
• comment analyser les données avec Numpy et Pandas;
• Ccomment visualiser les résultats de nos analyses.

• Lecture et écriture de données
  • Fichier texte et CSV
  • HTML et XML
  • JSON
  • Bases de données
  • Microsoft Excel
• Manipulation des données et analyse exploratoire
  • Combiner des données: Append, Concatenate, Merge, Join
  • Transformation de données
  • Tableaux croisés dynamiques
  • Traitement des données manquantes
• Agrégation et regroupement des données
• Analyse textuelle
  • Universal string methods
  • Expressions régulières (sujet optionnel)
• Visualisation
• Numpy
• Pandas
• Matplotlib
• Jupyter Notebooks
• Autres paquets utiles

Formation en classe avec des démonstrations et des exercices pratiques.

Formation interactive en temps réel: disponible en personne ou en ligne ou dans un format hybride. La formation peut être effectuée en français, en anglais ou en néerlandais.

Connaissance de base de Python (voir La programmation en Python: cours de base), ainsi que quelques notions de statistiques (voir Statistique: cours de base).

Cette formation s'adresse à tous ceux qui veulent pratiquer l'analyse de données: développeurs, data scientists, architectes de données, scientifiques, spécialistes du marketing et toute personne qui doit manipuler, visualiser ou résumer des données.