DATA SCIENCES AVEC PYTHON
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DATA SCIENCES AVEC PYTHON
Dates et lieux de début
Description
Du fait de sa puissance de calcul, Python est devenu le langage de référence en mathématiques et donc pour les datas sciences.
Langage open source, Python possède de plus d’excellentes librairies pour les calculs mathématiques dont numpy, scipy, matploblib et pandas.
Cette formation vous apprendra à utiliser ces librairies et lancer des traitements en parallèle pour vos calculs distribués
Public
Développeurs, Data analystes
Pré-requis
Python
PROGRAMME DÉTAILLÉ
Introduction
- Les avantages de Python pour le calcul scientifique
- Présentation des librairies principales
- Les data sciences
- Installation des outils
Numpy
- Introduction
- Les tableaux
- Création de tableaux
- Sélection de don…
Foire aux questions (FAQ)
Il n'y a pour le moment aucune question fréquente sur ce produit. Si vous avez besoin d'aide ou une question, contactez notre équipe support.
Du fait de sa puissance de calcul, Python est devenu le langage
de référence en mathématiques et donc pour les datas sciences.
Langage open source, Python possède de plus d’excellentes
librairies pour les calculs mathématiques dont numpy, scipy,
matploblib et pandas.
Cette formation vous apprendra à utiliser ces librairies et lancer
des traitements en parallèle pour vos calculs distribués
Public
Développeurs, Data analystes
Pré-requis
Python
PROGRAMME DÉTAILLÉ
Introduction
- Les avantages de Python pour le calcul scientifique
- Présentation des librairies principales
- Les data sciences
- Installation des outils
Numpy
- Introduction
- Les tableaux
- Création de tableaux
- Sélection de données,Calculs
- Filtres
- Association de tableaux
- Entrée / Sortie : formats de fichier standard
- Fonctions
Scipy
- Présentation
- Champs d’application
- Lien avec Numpy
- Fonctions spéciales
- Intégration
- Optimisation
- Algèbre Linéaire
Matplotlib
- Présentation
- Liens avec Numpy et scipy
- Graphiques
- Figures
- Line 2D
- Histogramme
- Camenbert
- Chemin
- Barre
- Figure avec plusieurs graphiques
Pandas
- Les Séries
- Les DataFrames
- Création de Série et de DataFrame
- Sélection des données
- Agrégation
- Entrées et sorties via les fichiers .csv
- Fusion de DataFrame
- Manipulation de série temporelles
- Utilisation d'une base de données
Parallélisme
- Principes de base de la parallélisation
- Python et la parallélisation
- Mutlti-threading
- Qu'est ce qu'un thread ?
- Accès concurrentiel aux données
- Les verrous
- Les sémaphores
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- File d'attente
- Limites du Multi-threading en Python
- Multi-processing
- Qu'est ce qu'un process ?
- Mémoire partagée
- Verrous et sémaphores
- File d'attente
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