Objectifs, programme, validation de la formation
Objectifs
- Créer son environnement de travail Python
- Utiliser efficacement les librairies de la stack scientifique
- Traiter des données avec les librairies NumPy, pandas et SciPy
- Visualiser des données avec les librairies matplotlib et pandas
Description, programmation
Jour 1 : environnement de travail et zoom sur NumPy
Environnement de travail
- Installer Python et les librairies scientifiques
- Jupyter notebooks / environnement de de ?veloppement inte ?gre ? / éditeur de texte
NumPy - Introduction
- Pourquoi avez-vous besoin de NumPy ?
- Pourquoi les tableaux ?
- Cre ?er des tableaux
- Manipuler les tableaux
- Broadcasting
- Fonctions universelles
- Extraire des informations de vos donne ?es
- Masques boole ?ens
- Charger et sauvegarder les tableaux
- Donne ?es structure ?es
Mise en pratique : - Tester différents environnements de travail
- Manipulation des données avec NumPy
- Faire des calculs sur des données
- Les pièges à éviter pour être efficace
Jour 2 : zoom sur pandas - Introduction
- Se ?rie
- DataFrame
- Lire / exporter des donne ?es sous diffe ?rents formats
- Indexation et se ?lection des donne ?es
- Ope ?rations simples
- Traiter les donne ?es manquantes
- Informations sur les donne ?es : taille, type, me ?moire
- Changer le type des donne ?es
- Traitement avance ? des donne ?es
- Tableau croise ? dynamique
- Segmenter les donne ?es
- Moyenne glissante
- Ajouter des dimensions
- Manipuler les MultiIndex
- Travailler avec des chai ?nes de caracte ?res
- Traiter des donne ?es temporelles
- Quelles options pour les donne ?es massives ?
Mise en pratique : - Construire et lire des tableaux de données
- Traitement simple et avancé de données
Jour 3 : visualisation avec matplotlib / pandas et introduction à SciPy
Visualisation avec matplotlib et pandas - Introduction
- Interface MATLAB vs oriente ?e objet
- Graphique line ?aire
- Nuage de points
- Histogramme
- Repre ?senter plusieurs graphiques
- Graphique 3D
- Interagir avec les graphiques dans le Jupyter notebook
- Modifier les graduations et les axes
- Repre ?sentation graphique avec pandas
Introduction à SciPy - Introduction
- Inte ?gration
- Alge ?bre line ?aire
- Transforme ?e de Fourier
- Interpolation
- Ajustement de courbe
Mise en pratique : - Visualiser ses données
- Customiser ses graphiques
- Savoir explorer la librairie SciPy
Validation et sanction
Attestation d’acquis ou de compétences ;Attestation de suivi de présence
Type de formation
Perfectionnement, élargissement des compétences
Niveau de sortie sans niveau spécifique
Durée, rythme, financement
Durée
21 heures en centre
Durée indicative : 2 jours
Modalités de l'alternance FOAD : 21 h
Conventionnement Non
Conditions d'accès
Niveau d'entrée sans niveau spécifique
Conditions spécifiques et prérequis - Maîtriser les bases du langage Python ou avoir suivi la formation Python - Ordinateur portable à apporter
Inscription
Contact renseignement Mme Nathalie ROUESNEL
Téléphone 01 84 17 38 96
Périodes prévisibles de déroulement des sessions
Session débutant le : 04/10/2021
Adresse d'inscription
17 Rue Galilée 75016 Paris 16e