![BUSINESS INTELLIGENCE - PYTHON [Analyse de données]](https://cdn8.ouedkniss.com/200/medias/announcements/images/KAMgn/TxJ8cZWFJfSUsVCKs4fMTUPKa8yrhm9C6fVtzel2.webp)
-DÉVELOPPEMENT
🎓 Formation: BUSINESS INTELLIGENCE
🚀 PYTHON pour l’Analyse de données 🚀
Ce cours s’adresse plus particulièrement aux administrateurs, gestionnaires et étudiants qui veulent
maîtriser l’analyse de données et leur visualisation graphique, en développant des programmes avec
le langage Python et ses bibliothèques [Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn ...].
Module 1: Introduction à Python
• Introduction à Python : Histoire et applications.
• Structure d'un programme Python:Variables,types de données,opérateurs et expressions
• Contrôle de flux : Boucles et conditions.
• Fonctions : Définition et utilisation de fonctions.
• Exemple pratique : Créer une liste de nombres et trouver la moyenne
Module 2: Manipulation de données avec Pandas
• Introduction à Pandas : Objectifs et structure de données
• Importation de données : CSV, Excel, JSON, SQL, etc.
• Exploration de données : Sélection de colonnes, filtrage de lignes et exploration.
• Traitement de données : Normalisation et transformation.
• Agrégation de données : Regroupement, fusion et calcul de statistiques.
• Exemple pratique : Charger un ensemble de données CSV, sélectionner des colonnes,...
Module 3: Nettoyage des données
• Introduction au nettoyage des données : Objectifs et processus.
• Traitement des valeurs manquantes : Identification et imputation.
• Traitement des valeurs aberrantes : Détection et correction.
• Traitement des doublons : Détection et suppression.
• Exemple pratique : Nettoyer des données manquantes, dupliquées ou erronées.
Module 4: Visualisation des données
• Introduction à la visualisation des données : Objectifs et processus.
• Graphiques de base : Histogrammes, nuages de points et diagrammes en barres.
• Graphiques avancés : Diagrammes en boîte, courbes et nuages de mots.
• Personnalisation des graphiques : Titres, étiquettes, légendes et couleurs.
• Exemple pratique : Créer des graphiques en utilisant Matplotlib et Seaborn.
Module 5: Pratique et projets
• Pratique des compétences acquises dans les modules précédents.
• Travailler sur des projets de données réels.
• Meilleures pratiques pour la gestion de projets
🕰️ Durée: 2x20 heures
📅 Jour: Jeudi
⏰ Horaires: 09h00-13h00
ℹ️ Contactez-nous maintenant pour en savoir plus sur cette offre exclusive :
☎️ Appelez le , ou ,
ou envoyez-nous un e-mail à .
👀 Vous pouvez également consulter notre site web pour découvrir le contenu détaillé de nos formations : .
🏢 Notre centre est situé au 136 Krim Belkacem, Telemly, Alger (près de l'École des Beaux-Arts).
💡 N'hésitez plus et inscrivez-vous dès maintenant pour développer votre potentiel créatif ! 💡
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Module 1: Introduction à Python
• Introduction à Python : Histoire et applications.
• Structure d'un programme Python:Variables,types de données,opérateurs et expressions
• Contrôle de flux : Boucles et conditions.
• Fonctions : Définition et utilisation de fonctions.
• Exemple pratique : Créer une liste de nombres et trouver la moyenne
Module 2: Manipulation de données avec Pandas
• Introduction à Pandas : Objectifs et structure de données
• Importation de données : CSV, Excel, JSON, SQL, etc.
• Exploration de données : Sélection de colonnes, filtrage de lignes et exploration.
• Traitement de données : Normalisation et transformation.
• Agrégation de données : Regroupement, fusion et calcul de statistiques.
• Exemple pratique : Charger un ensemble de données CSV, sélectionner des colonnes,...
Module 3: Nettoyage des données
• Introduction au nettoyage des données : Objectifs et processus.
• Traitement des valeurs manquantes : Identification et imputation.
• Traitement des valeurs aberrantes : Détection et correction.
• Traitement des doublons : Détection et suppression.
• Exemple pratique : Nettoyer des données manquantes, dupliquées ou erronées.
Module 4: Visualisation des données
• Introduction à la visualisation des données : Objectifs et processus.
• Graphiques de base : Histogrammes, nuages de points et diagrammes en barres.
• Graphiques avancés : Diagrammes en boîte, courbes et nuages de mots.
• Personnalisation des graphiques : Titres, étiquettes, légendes et couleurs.
• Exemple pratique : Créer des graphiques en utilisant Matplotlib et Seaborn.
Module 5: Pratique et projets
• Pratique des compétences acquises dans les modules précédents.
• Travailler sur des projets de données réels.
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Catégories:
Cours & formations
Région:
ALGER / ALGERIE
Publiée le:
26-09-2023 à 21:52:14
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