Pandas avancé

Qualiopi

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Objectifs

Programme

Exploiter la librairie Pandas du langage Python pour traiter vos problématiques et projets en Data Science.

Tour d’horizon de la librairie Pandas
✓ Rappels sur les notions de bases de Pandas
✓ Lecture de fichiers de données (csv, excel, SQL, parquet)
✓ Description du jeu de données et analyse statistique simple
✓ Implémenter des analyses et des visualisations différentes en fonction du type de données
✓ Gestion des données manquantes
✓ Manipulation de dates pour les Time Series
✓ Gestion des chaînes de caractères
✓ Mise en place des bonnes pratiques en Data Science

Maîtriser les subtilités des groupbys
✓ Groupby à simple indice avec les fonctions d’agrégations classiques
✓ Personnalisation des fonctions d’agrégations
✓ Groupby à multiples indices
✓ Différence entre les fonctions apply et transform
✓ Rappels sur les fonctions anonymes

Tables pivots et tableaux croisés
✓ Fonctions d’agrégation et tables pivots
✓ Matrice de contingence
✓ Tableaux croisés

Jointure de tables
✓ Notions d’axes
✓ Concaténation
✓ Merge selon une ou plusieurs clés
✓ Jointure par rapport aux indices

Atelier de mise en pratique sur une journée
Accélération du calcul avec Pandas
✓ Boucler sur les lignes et les colonnes
✓ Revenir aux basiques avec NumPy
✓ Exemples avec la librairie Modin
✓ Exemples avec la librairie Numba

Public visé

Décideurs, statisticiens, data scientists, chargés d’études en charge de l’exploitation des données de l’entreprise.

Prérequis

Pour suivre ce stage dans de bonnes conditions, il est recommandé d'avoir suivi en amont la formation
Python – Bases et introduction aux librairies scientifiques ou d'avoir atteint par la pratique un niveau équivalent.

Méthodes pédagogiques

Pédagogie active mêlant exposés, exercices et applications pratiques dans le logiciel Python.

Modalités d'évaluation

Formulaire d'autoévaluation en amont et aval de la formation.

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