Formation Pandas et Jupyter Notebook
1800€ HT / personne |
3 jours (21 heures) |
Présentation
Pandas est un librairie python qui permet d’importer les données rapidement. Il permet aussi de réaliser des analyses de la donnée rapidement et facilement, et fournit une abstraction haut niveau de la manipulation de matrices. Pandas manipuler tout type de données, quelle soit textuelle, temporelles ou numérique. Aucun code n’est requis, ce qui permet de se concentrer sur le fonctionnel.
Jupyter Notebook est un outils de reporting visuel qui présente de nombreux avantages. Il vous permet de créer et de partager des documents contenant du code en direct, des équations, des visualisations et du texte narratif. Les utilisations incluent : le nettoyage et la transformation de données, la simulation numérique, la modélisation statistique, la visualisation de données, l’apprentissage automatique, etc.
Dans cette formation, nous verrons comme importer et exploiter de la donnée avec Pandas sur Jupyter. Nous apprendrons ensuite à manipuler cette donnée. A la fin de cette formation, vous serez capable de réaliser un rapport complet.
Comme toutes nos formations, celle-ci vous présentera la dernière version stable en date et ses nouveautés (Pandas 1.3 et Jupyter 6.4 à la date de l’article).
Objectifs
- Augmenter votre productivité
- Accélérer vos analyses
- Valoriser vos données simplement
- Réaliser des rapports efficaces et impactant
Public visé
Développeurs, Architectes, Ingénieur de la donnée
Pré-requis
Connaissances de bases en Python
Programme de la formation Pandas et Jupyter Notebook
Jour 1 : Découverte de Pandas
- Qu’est ce que Pandas ?
- Les dépendances de Pandas
- Les Dataframes et les Series
- Importer et exporter de la données
- Sélectionner des données
- Description d’un Dataframe
- Révisions et Exercices
Jour 2 : Découverte de Jupyter Notebook
- Qu’est ce que Jupyter Notebook ?
- L’importance de savoir présenter son travail
- Lancer une session Jupyter
- Documenter votre code
- Images, vidéo et widget
- Des graphiques avec Matplotlib
- Présenter les Dataframes Pandas dans Jupyter
- Révisions et Exercices
- Premier rapport avec Pandas, Jupiter et Matplotlib
Jour 3 : Plus loin avec Pandas
- Nettoyer ses données
- Manipuler des séries temporelles
- Merge, Concat, Join et Append
- Groupby et Aggregate
- Map, Apply et ApplyMap
- Révisions et Exercices
Module Complémentaire (sur 2 jours) :
Toujours plus loin avec Pandas
- Stack, Unstack, Melt et Pivot
- Travailler avec des catégories
- Fonction utiles
- Révision et exercices
Réaliser une étude complète
Langues et Lieux disponibles
Langues
- Français
- Anglais / English
Lieux
-
France entière
- Paris
- Lille
- Reims
- Lyon
- Toulouse
- Bordeaux
- Montpellier
- Nice
- Sophia Antipolis
- Marseille
- Aix-en-Provence
- Nantes
- Rennes
- Strasbourg
- Grenoble
- Dijon
- Tours
- Saint-Étienne
- Toulon
- Angers
-
Belgique
- Bruxelles
- Liège
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Suisse
- Genève
- Zurich
- Lausanne
-
Luxembourg
Le(s) Formateur(s)
Sébastien
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