Pandas
Dates et lieux de début
Description
INFORMATIONS GÉNÉRALES
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 et pandas.
Pandas est une librairie permettant d'analyser avec efficacité des structures de données complexes. Pandas permet de manipuler des matrices dont chaque colonne peut être d'un type différent et offrant de nombreuses et puissantes fonctionnalités de manipulation, réduction, recherche et statistiques. Cette formation vous apprendra à utiliser numpy et Pandas pour vos besoins en data sciences.
Durée
3 jours
Public
Développeu…
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.
INFORMATIONS GÉNÉRALES
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 et pandas.
Pandas est une librairie permettant d'analyser avec efficacité des
structures de données complexes. Pandas permet de manipuler des
matrices dont chaque colonne peut être d'un type différent et
offrant de nombreuses et puissantes fonctionnalités de
manipulation, réduction, recherche et statistiques. Cette formation
vous apprendra à utiliser numpy et Pandas pour vos besoins en data
sciences.
Durée
3 jours
Public
Développeurs, Data analyste
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
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
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