Qualiopi
Python pour la Data Science : Analyse et Visualisation
Apprenez à manipuler, nettoyer et visualiser vos données grâce aux bibliothèques incontournables : Pandas, NumPy et Matplotlib/Seaborn.
3 jours
2 100 € HT
Python 3.10+
Jupyter Lab
Pandas, NumPy, Seaborn
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Objectifs pédagogiques
- Mettre en place un environnement de Data Science (Jupyter).
- Manipuler efficacement de grands volumes de données avec Pandas.
- Nettoyer et préparer les datasets pour le Machine Learning.
- Créer des visualisations professionnelles pour interpréter les données.
Programme
Jour 1 : Environnement et NumPy
- L'environnement Data : Installation d'Anaconda, utilisation des Jupyter Notebooks.
- Rappels Python : Structures de données (Listes, Dictionnaires) et Compréhensions.
- NumPy : Calcul matriciel performant. Manipulation des Arrays (Slicing, Broadcasting, Opérations vectorielles).
Jour 2 : Manipulation de données avec Pandas
- Les DataFrames : Chargement de données (CSV, Excel, SQL). Inspection et indexation.
- Nettoyage (Data Cleaning) : Gestion des données manquantes (NaN), doublons et typage.
- Transformation : Filtrage, tri, création de colonnes calculées.
- Agrégation : GroupBy, Pivot Tables et opérations statistiques.
Jour 3 : Visualisation et Storytelling
- Matplotlib : Les bases du traçage de graphiques.
- Seaborn : Visualisation statistique avancée (Heatmaps, Pairplots, Boxplots) pour détecter les corrélations.
- Analyse Exploratoire (EDA) : Atelier complet sur un jeu de données réel (ex: Titanic, Ventes, Immobilier). De la donnée brute à l'insight.
Prérequis
Connaissance des bases de la programmation (variables, boucles). Une connaissance préalable de Python est recommandée mais pas bloquante.
Public cible
Développeurs souhaitant s'orienter vers la Data, Data Analysts, Ingénieurs.
Prochaines sessions
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