Traitement et analyse de données dans Python

Esprit de service, Exigence technologique
Traitement et analyse de données dans Python
Référence et durée
PYTHDM
2 jours
Objectif
Savoir utiliser Python pour accéder, traiter, analyser des données.
Public
Des statisticiens utilisant un langage tel que SAS ou R pour préparer et analyser les données. Des
informaticiens maitrisant des langages de script et désirant s’initier au traitement de la donnée.
Prérequis
Connaissances de base en programmation informatique.
Programme

Utiliser Python comme un logiciel de data mining et data science
o Python 2 ou Python 3 ?
o Les différentes distributions, Focus sur la distribution Anaconda
o Environnement de travail Spyder et IPython Notebook
o Gestion des librairies
o Principales librairies pour la data science (Scipy, Numpy, Pandas, Scikit-Learn, StatsModel…)

La programmation
o Le langage Python (syntaxe, types, opérateurs)
o Les structures de données dans Python (dict, list, tuple, json, …)
o Les structures de contrôle (if then else, for, while …)
o Création de fonctions, Entrées / Sorties
o Exercices orienté programmation

La manipulation de données avec Scipy, Numpy et Pandas
o Accès aux données (fichiers, bases de données …), export
o Manipulation de données avec pandas (via les objets Series et DataFrame)
o Librairies d’Analyse et d’exploration : Matplotlib
o Expressions régulières pour traiter les chaînes de caractères
o Exercices : lire des données externes, connexion à une base SQL, préparation de données
(création de variables, jointures, filtres, union …), paramétrage et automatisation
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