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Formation Pandas et Jupyter Notebook

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Logo Formation Pandas et Jupyter Notebook
Prix 1800€ HT / personne
Durée 3 jours (21 heures)

Paris | Classe Virtuelle

Il ne reste que quelques places
Cafés et déjeuners offerts en interentreprises
Disponible en intra-entreprise pour former votre équipe
Aide au Financement 4000€ de Bonus Atlas en CPF

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
  • Suisse
    • Genève
    • Zurich
    • Lausanne
  • Luxembourg

Le(s) Formateur(s)

Sébastien

Sébastien

Je suis un jeune entrepreneur autodidacte de 24 ans spécialisé en intelligence artificielle et en recherche et développement. Après plusieurs années d’études et d’expériences réussies dans divers domaines, je suis aujourd’hui cofondateur d’une société spécialisée en application de l’intelligence artificielle en imagerie médicale.

Témoignages

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