Advanced Data Analysis with Python - eLearning

Exploitez tout le potentiel des données grâce à l'analyse avancée des données avec Python et transformez des informations brutes en informations commerciales pertinentes. Cette formation complète est conçue pour vous aider à maîtriser les techniques modernes d'analyse des données à l'aide des bibliothèques les plus puissantes de Python, notamment NumPy, Pandas et Matplotlib.

Vous irez au-delà du traitement de base des données et vous plongerez dans des concepts avancés tels que le nettoyage des données, l'analyse statistique, la visualisation et les prévisions. Grâce à des exercices pratiques et à des ensembles de données réels, vous apprendrez à nettoyer, manipuler, analyser et visualiser des données complexes en toute confiance.

À la fin de la formation, vous serez en mesure de prendre des décisions fondées sur les données et de vous construire une base solide pour une carrière dans la science des données, l'analyse de données et l'apprentissage automatique.

Caractéristiques principales

• Cours et supports en anglais
• Niveau intermédiaire-avancé
• Plus de 9 heures de vidéos à la demande
• 8 évaluations notées automatiquement
• 29 exercices pratiques guidés
• 4 devoirs, 55 quiz de révision
• Plus de 30 heures de temps d'étude recommandé
• Accès d'un an à la plateforme d'apprentissage
• Certificat de fin de programme inclus

Acquis d'apprentissage

• Utiliser Python pour la manipulation et l'analyse avancées des données
• Nettoyer, transformer et prétraiter des ensembles de données complexes à l'aide de Pandas
• Effectuer des calculs numériques efficacement à l'aide de NumPy
• Créer des visualisations de données pertinentes à l'aide de Matplotlib
• Appliquer des techniques d'analyse exploratoire des données (EDA) pour dégager des informations utiles
• Travailler avec des formats de données structurés et non structurés
• Effectuer des analyses statistiques pour une meilleure prise de décision
• Combiner plusieurs ensembles de données pour obtenir des informations analytiques plus approfondies
• Acquérir de l'assurance dans la résolution de problèmes concrets liés aux données à l'aide de Python

Public cible

• Futurs analystes de données et data scientists
• Développeurs logiciels en reconversion vers des postes liés aux données
• Analystes métier travaillant sur des décisions basées sur les données
• Étudiants souhaitant faire carrière dans la science des données ou l'analyse de données
• Professionnels souhaitant améliorer leurs compétences en Python et en analyse de données
• Toute personne intéressée par le travail avec des données à des fins d'analyse et de reporting

Prérequis

• Connaissances de base en programmation Python
• Maîtrise des concepts fondamentaux de la programmation (variables, boucles, fonctions)
• Des connaissances de base en mathématiques ou en statistiques sont utiles mais non obligatoires
• Intérêt pour l'analyse de données et la résolution de problèmes

Contenu du cours

Analyse exploratoire des données en Python

• Qu'est-ce que l'EDA?
• Profilage d'un ensemble de données
• Résumé des variables catégorielles
• Résumé des variables quantitatives
• Fusion d'ensembles de données
• Remodelage d'ensembles de données
• Corrélation

Analyse confirmatoire des données en Python

• Introduction à la CDA
• De l'exploration à la confirmation
• Étude de cas : tests A/B
• Vérification de la normalité
• Notions de base sur la régression linéaire
• Régression avec StatsModels
• Échantillons indépendants avec le test t
• Régression multiple

Pandas intermédiaire

• Introduction à Pandas intermédiaire
• Multi-Index
• Dates et heures
• Rééchantillonnage
• Fonctions de fenêtre
• Valeurs manquantes
• Recodage des valeurs
• Expressions régulières

Données non structurées en Python

• Présentation des données non structurées
• Prétraitement des images
• Segmentation d'images
• Représentation d'images
• Les bases de NLTK
• Accès aux corpus
• Traitement des corpus
• Analyse et balisage des corpus

Utilisation des API en Python

• Qu'est-ce qu'une API?
• Principes de base des API REST
• API REST en Python
• Principes de base des API de streaming
• API de streaming en Python
• Traitement des données en streaming
• Meilleures pratiques en matière de jetons API

Calcul parallèle avec Dask

• Dask et le calcul parallèle
• Tableaux de données Dask
• Traitement des données dans Dask
• Opérations sur les tableaux de données Dask
• Visualisation des tableaux de données Dask
• Visualisation des performances avec le tableau de bord Dask

Seaborn intermédiaire

• Visualisation de la distribution
• Thèmes et palettes de couleurs personnalisés
• Polices et annotations personnalisées
• Jointpilot et Jointgrid
• Visualisation de la régression
• Facetgrid

Visualisation interactive avec Plotly et Bokeh

• Visualisations statiques vs dynamiques
• Les bases de Plotly
• Plotly Express en détail
• Objets graphiques
• Présentation de Bokeh
• Personnalisation des graphiques Bokeh
• Personnalisation des mises en page Bokeh

FAQ

Y aura-t-il du matériel pédagogique en plus des vidéos à suivre à son rythme?

Absolument ! L'expérience d'apprentissage à la demande va au-delà des vidéos pour offrir un environnement d'apprentissage totalement immersif, comprenant:

• APPRENDRE: des livres électroniques interactifs, des quiz de révision et des études de cas concrets pour renforcer les concepts
• ÉVALUER: des évaluations diagnostiques, par module et finales pour suivre vos progrès
• S'ENTRAÎNER: des exercices pratiques avec des simulations concrètes et des Cloud Labs
• OBTENIR DES INFORMATIONS: Analyses et rapports en temps réel mettant en évidence vos progrès d'apprentissage, vos difficultés et les domaines suggérés à revoir pour maîtriser les compétences clés

Puis-je suivre ce cours tout en travaillant à temps plein?

Oui ! Ce cours est conçu pour offrir une flexibilité maximale. Dispensé sous un format en ligne à votre rythme, il vous permet d'apprendre et de vous perfectionner à votre convenance, ce qui facilite la conciliation avec votre emploi à temps plein.

Quel est le sujet de ce cours?

Ce cours enseigne des techniques avancées d'analyse de données à l'aide de Python, en mettant l'accent sur la manière de traiter, d'analyser et de visualiser efficacement les données à l'aide de bibliothèques conformes aux normes de l'industrie.

Quelles compétences vais-je acquérir à l'issue de ce cours?

Vous serez capable de nettoyer et d'analyser des ensembles de données, d'effectuer des analyses statistiques, de créer des visualisations et d'extraire des informations exploitables à partir des données.

Ai-je besoin de connaissances préalables en Python?

Oui, une compréhension de base de la programmation Python est recommandée pour tirer le meilleur parti de ce cours.

Vais-je travailler sur des ensembles de données réels?

Oui, le cours comprend des exercices pratiques et des études de cas basés sur des scénarios de données réels.

Quels outils et bibliothèques vais-je apprendre à utiliser?

Vous travaillerez avec NumPy pour l'analyse numérique, Pandas pour la manipulation des données et Matplotlib pour la visualisation des données.

En quoi ce cours va-t-il m'aider dans ma carrière?

Il vous préparera à des postes dans l'analyse de données et la science des données en vous permettant d'acquérir de solides compétences pratiques dans le traitement et l'interprétation des données à l'aide de Python.