Formation Maîtriser l'Analyse de Données avec Python pour des Insights Puissants

Programme de la formation
Maîtriser l'Analyse de Données avec Python pour des Insights Puissants

• Introduction à la Data Science et à Python pour l'Analyse

  - Rôles de la Data Science et cycle de vie des données
  - Installation de Python, Jupyter Notebook / Labs
  - Rappel des bases de Python (variables, structures de contrôle, fonctions)

• Manipulation de données avec NumPy (NumPy Essentials)
• Data Wrangling avec Pandas (Partie 1 : Séries & DataFrames)

  - Introduction aux Séries Pandas
  - Création et manipulation de DataFrames
  - Indexation, sélection et filtrage de données basiques

• Data Wrangling avec Pandas (Partie 2 : Opérations Avancées)

  - Joindre, fusionner et concaténer des DataFrames
  - Gestion des valeurs manquantes (NaN)
  - Opérations de groupe et agrégation (groupby)

• Nettoyage et Préparation des Données
• Visualisation de Données avec Matplotlib et Seaborn (Partie 1)

  - Introduction à Matplotlib : figures, axes, tracés
  - Types de graphiques courants : lignes, barres, histogrammes
  - Personnalisation simple des visuels

• Visualisation de Données avec Matplotlib et Seaborn (Partie 2)

  - Visualisation statistique avec Seaborn
  - Cartes de chaleur, nuages de points, box plots
  - Création de graphiques multiples et subplots

• Introduction à l'Analyse Statistique Descriptive

  - Mesures de tendance centrale et de dispersion
  - Distribution des données (asymétrie, kurtosis)
  - Corrélation entre variables

• Introduction à l'Analyse Prédictive (Scikit-learn Basics)

  - Présentation de l'apprentissage machine et Scikit-learn
  - Régression linéaire simple
  - Évaluation de modèles de régression

• Analyse de Séries Temporelles avec Pandas

  - Manipulation d'index temporels
  - Rééchantillonnage et fenêtrage de données temporelles
  - Visualisation de séries chronologiques

• Optimisation des Performances et Données Volumineuses

  - Techniques d'optimisation du code Python
  - Gestion efficace de la mémoire avec Pandas
  - Introduction aux dask ou modin pour des datasets plus grands

• Projet Pratique d'Analyse de Données de A à Z

  - Cas d'étude complet : de l'importation à la visualisation/modélisation
  - Application des connaissances acquises
  - Démystification et conseils pour la suite
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  **Compétences acquises :**