Programme professionnel intensif de cinq jours consacré à Python pour Données Analyse.
Ce programme professionnel de cinq jours est entièrement consacré à Python pour Données Analyse. Il permet d’acquérir une compréhension structurée du sujet, de maîtriser les méthodes et outils essentiels, d’analyser des situations professionnelles réalistes, d’évaluer la performance et les risques, puis de construire un plan d’application directement transférable à l’environnement de travail.
Expliquer les concepts, la terminologie et le contexte professionnel de Python pour Données Analyse.
Appliquer les principales méthodes, outils et bonnes pratiques utilisés dans Python pour Données Analyse.
Analyser des situations réalistes et prendre des décisions fondées sur des éléments probants dans Python pour Données Analyse.
Évaluer les exigences de performance, de risque, de qualité et de contrôle liées à Python pour Données Analyse.
Élaborer un plan d’action concret pour mettre en œuvre ou améliorer les pratiques de Python pour Données Analyse.
Professionnels, spécialistes, superviseurs, managers et cadres dont les responsabilités sont liées à Python pour Données Analyse, ainsi que toute personne souhaitant développer une maîtrise pratique de ce domaine.
Apports structurés du formateur, échanges guidés, études de cas spécifiques, outils et modèles pratiques, exercices individuels et collectifs, simulations ou scénarios techniques lorsque cela est pertinent, analyse par les pairs et atelier final de mise en œuvre.
Expliquer les concepts, la terminologie et le contexte professionnel de Python pour Données Analyse. Appliquer les principales méthodes, outils et bonnes pratiques utilisés dans Python pour Données Analyse. Analyser des situations réalistes et prendre des décisions fondées sur des éléments probants dans Python pour Données Analyse. Évaluer les exigences de performance, de risque, de qualité et de contrôle liées à Python pour Données Analyse. Élaborer un plan d’action concret pour mettre en œuvre ou améliorer les pratiques de Python pour Données Analyse.
Aucun prérequis formel n’est exigé. Une expérience professionnelle pertinente est recommandée ; pour les programmes techniques, une connaissance de base de l’environnement concerné facilitera les travaux pratiques.
Périmètre, terminologie et contexte professionnel de Python pour Données Analyse
Pratiques actuelles et tendances émergentes en Python pour Données Analyse
Rôles, responsabilités et attentes des parties prenantes en matière de Python pour Données Analyse
Diagnostic des pratiques actuelles de Python pour Données Analyse
Python analytique environnement
Données structures
NumPy concepts
pandas Series et DataFrames
Données import
nettoyage des données
Transformation
Aggregation
Merging datasets
Exploratory analyse
Visualization
Statistics avec Python
Temps-series basics
Automatisation
Reusable functions
Notebook pratiques
Choisissez l’une des prochaines dates européennes planifiées ou créez une session privée selon votre propre calendrier.
Ce programme peut être planifié dans nos différentes destinations européennes. Le lieu et le formateur sont confirmés séparément pour chaque session.
Le lieu final, les dates et le formateur sont confirmés lors de la programmation de la session.
