Data Science avec Python : Pandas, NumPy et Matplotlib
Dans un environnement où l'exploitation stratégique des données est devenue un impératif, la Data Science offre aux entreprises les moyens de transformer l'information brute en leviers de décision. Cette formation propose une immersion pratique pour maîtriser Python et ses bibliothèques phares : Pandas, NumPy et Matplotlib, des outils essentiels pour l'analyse et la visualisation de données. Les stagiaires apprendront à manipuler, nettoyer, analyser et visualiser des ensembles de données complexes. Ils développeront des compétences fondamentales en analyse exploratoire, en création de visualisations percutantes et en préparation de données pour des modèles prédictifs. La formation couvre l'utilisation d'Anaconda et Jupyter Notebook pour un environnement de travail efficace, permettant de répondre aux défis actuels de la Data Science et d'apporter une valeur ajoutée concrète aux projets. Cette formation est conçue pour permettre aux professionnels de l'IT de développer une expertise solide en Data Science, en se concentrant sur les applications immédiates et la création d'insights exploitables à partir de données.
Maîtrisez Pandas, NumPy et Matplotlib pour l'analyse et la visualisation de données avec Python. Formation complète de 21h.
Durée : 21 heures
Domaine : Data & IA
Objectifs pédagogiques
- Développer des scripts Python pour l'analyse et le traitement efficace de données.
- Maîtriser la manipulation et le nettoyage de données tabulaires avec Pandas.
- Effectuer des calculs statistiques et numériques avancés à l'aide de NumPy.
- Créer des visualisations de données claires et informatives avec Matplotlib.
- Mettre en œuvre des techniques d'analyse exploratoire de données (EDA).
- Appliquer les connaissances acquises à la résolution de problèmes concrets en Data Science.
Technologies et outils
- Python
- NumPy
- Pandas
- Matplotlib
- Anaconda
- Jupyter Notebook
Public cible
Cette formation s'adresse aux développeurs souhaitant s'orienter vers la Data Science, aux analystes de données débutants, ainsi qu'aux professionnels de l'IT désireux d'acquérir des compétences solides en analyse de données et en manipulation de jeux de données complexes.
Prérequis techniques
- Connaissances de base en programmation (idéalement Python).
- Notions de statistiques descriptives (un plus).
Programme détaillé
Module 1 : Introduction à Python pour la Data Science
- Présentation de l'écosystème Python pour la Data Science
- Installation et configuration de l'environnement de développement (Anaconda)
- Bases de Python : types de données, variables, opérateurs, structures de contrôle
- Fonctions et modules
- Travaux pratiques : écriture de scripts Python simples pour manipuler des données.
Module 2 : NumPy : Calcul Numérique Avancé
- Introduction à NumPy et aux tableaux (arrays)
- Création et manipulation de tableaux NumPy
- Opérations mathématiques sur les tableaux
- Indexation et slicing
- Fonctions universelles (ufuncs)
- Algèbre linéaire de base avec NumPy
- Travaux pratiques : résolution de problèmes mathématiques et statistiques avec NumPy.
Module 3 : Pandas : Manipulation et Analyse de Données
- Introduction à Pandas : Series et DataFrames
- Création de DataFrames à partir de différentes sources (CSV, Excel, etc.)
- Indexation et sélection de données dans un DataFrame
- Nettoyage de données : gestion des valeurs manquantes, suppression des doublons
- Filtrage et tri des données
- GroupBy et agrégation de données
- Jointures et combinaisons de DataFrames
- Travaux pratiques : nettoyage et transformation de données issues de fichiers CSV.
Module 4 : Matplotlib : Visualisation de Données
- Introduction à Matplotlib : figures et axes
- Création de graphiques simples : line plots, scatter plots, bar charts
- Personnalisation des graphiques : titres, labels, légendes, couleurs
- Création d'histogrammes et de boîtes à moustaches (box plots)
- Visualisation de données multidimensionnelles
- Sauvegarde des graphiques
- Travaux pratiques : création de visualisations pour différents types de données.
Module 5 : Analyse Exploratoire de Données (EDA) et Projets
- Introduction à l'analyse exploratoire des données (EDA)
- Utilisation de Pandas, NumPy et Matplotlib pour l'EDA
- Etude de cas : analyse d'un jeu de données réel
- Mini-projet : application des connaissances acquises à un problème concret
- Travaux pratiques : réalisation d'une étude exploratoire complète sur un jeu de données open source.
Compétences acquises
À l'issue de cette formation, le stagiaire maîtrisera Pandas, NumPy et Matplotlib pour l'analyse de données, lui permettant d'effectuer des analyses exploratoires complètes afin d'identifier des tendances cachées. Il sera capable de créer des visualisations de données percutantes pour communiquer efficacement les résultats, de manipuler et nettoyer des jeux de données complexes provenant de sources variées, et d'appliquer les techniques de Data Science à des problèmes concrets et réels.
Demander un devis