Prendre en main Jupyter Notebook, une solution de rechange à des EDI comme Spyder ou PyCharm.Insister sur les fonctions du module Numpy: mathématique, statistique, science et finance. Effleurer le module Scipy.
Découvrir le potentiel du module Pandas. Modéliser des jeux de données: trier, filtrer, sélectionner, tronquer, regrouper, agréger, fusionner, pivoter, empiler, croiser, etc. Appliquer les fonctions Numpy, entre autres, sur de larges ensembles de données. Substituer Pandas aux tableurs et aux tables SQL. Préparer les données pour des modèles de machine learning et des analyses statistiques.
Visualiser les données préparées avec les modules Matplotlib (graphiques) et Folium (cartes). Monter des visualisation pertinentes.
Ce formation s'adresse tout professionnel de l’informatique, ingénieur, étudiant, enseignant ou même autodidacte qui souhaite exploiter le potentiel des modules scientifiques pour analyser ses données.
Installer la distribution Anaconda
Introduction à Numpy
Créer des objets ndarray
Sélection de données
Ajouter, modifier, supprimer des éléments
Utiliser les fonctions numpy
Entrée / sortie
Les objets Séries
Les objets DataFrames
Sélection des données
Fonctions d’agrégation
Fusionner, Joindre, Remodelage
Utiliser des fonctions lambda
Faire un croisé dynamique(Pivot Table)
Manipuler des données excel(csv) et json
Affichage de courbes 2D
Affichage de nuages de points
Affichage d’histogramme
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Requête vers une API
Récupérer la réponse
Traiter la réponse
Application: API Twitter, analyser et visualiser dans le temps
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→ Formation Python et science des données – Tour complet
→ Formation Python : finance et séries chronologiques
Formation en ligne
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