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Structures de contrôles (boucle, test, exceptions)
Structures de données et séquences (tuple, liste, primitives, dict)
2/ Aspects avancés en Python
Espace de noms, périmètre et fonctions locales
Manipuler les fonctions comme des objets
Fonctions anonymes (lambda)
Syntaxe d’appels étendus (*args, **kwargs)
3/ Manipuler de données avec Python
La librairie Pandas
Dataframe comme structure de données
Interroger ces structures ? Comment ces structures sont indexées ?
Gestion des données manquantes
Fusion de dataframes
Formatage des dates
Application de mesures statistiques variées sur les DataFrames
Compréhension des problèmes d’échelle de mesure, de normalisation
Création de métriques d’analyse
4/ Représentation graphique de données
Définir le besoin de la data visualisation
Principes de la data visualisation
Des graphiques simples avec matplotlib : scatter plot, box plot, histogrammes…
La librairie Matplotlib
5/ Importer des données externes
Formats de données structurées (CSV, flux XML, JSON)
Importer des données (texte, csv, Excel, web scrapping., SQL..)
Fonctions d‘accès et chargement de données en ligne
6/ Analyses Statistiques
Les bibliothèques Python : NumPy, SciPy, IPython (Jupyter)
Fonctions de manipulation et de calcul matriciel (Numpy)
Fonctions de Statistiques Descriptives (SciPy)
Différentes lois statistiques
Fonctions de comparaison de populations, mesures d’association
Fonctions de classification automatique (SciPy) : k-means
7/ Performances et parallélisation
Les outils (Timeit, cProfile)
Paralléliser vos traitements avec le multiprocessing
Calcul distribué avec la librairie Celery
Les faiblesses du multithreading
Approche Pédagogique
Approche Pédagogique
Pédagogie très opérationnelle fondée sur l'alternance entre théorie et pratique
Cas pratiques
Remise d’outils
Echanges d’expériences
Public cible
Public cible
Responsables Infocentre
Utilisateurs
Gestionnaires métiers de bases de données
Dates
Dates
Du 28 au 31 Mai 2024
Du 09 au 12 Juil. 2024
Du 10 au 13 Sept. 2024
Du 26 au 29 Nov. 2024
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