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DES RESSOURCES ET DES OUTILS AU SERVICE DES ACTEURS ET DES PROFESSIONNELS. |
Data-Analyst : Jupyter notebookDate de mise à jour : 06/12/2023
| Identifiant OffreInfo : 02_202003081059 |
Cap Métiers Nouvelle-Aquitaine |
• Installer Anaconda et prendre en main Jupyter Notebook.
• Utiliser des modules Python pour le traitement des données.
• Interagir avec IpyWidgets.
• Embellir les notebooks avec Markdown, HTML, CSS, LaTeX.
• Réaliser un reporting à l'aide d'un notebook.
• Gérer les erreurs et débugger.
• Utiliser avancé de Pandas.
• Visualiser les données avec Matplotlib et Seaborn.
• Utiliser des fonctions avancées en Python.
• Collaborer avec Jupyter Notebook et gérer les versions.
Module 1: Installer Anaconda et Prendre en Main Jupyter Notebook
Installer Anaconda selon les procédures définies.
Se familiariser avec l'interface de Jupyter Notebook.
Module 2: Utiliser des Modules Python pour le Traitement des Données
Présenter les modules essentiels (pandas, numpy, etc.).
Illustrer l'utilisation de ces modules pour manipuler les données.
Module 3: Interagir avec IpyWidgets
Introduire l'utilisation d'IpyWidgets pour créer des éléments interactifs.
Mettre en œuvre des widgets pour une expérience utilisateur enrichie.
Module 4: Embellir les Notebooks avec Markdown, HTML, CSS, LaTeX
Utiliser Markdown pour formater le texte.
Intégrer des éléments HTML, CSS et LaTeX pour personnaliser le style et la présentation.
Module 5: Réaliser un Reporting à l'Aide d'un Notebook
Explorer les fonctionnalités de reporting dans Jupyter Notebook.
Créer des rapports interactifs intégrant des visualisations de données.
Module 6: Gérer les Erreurs et Débugger
Comprendre les messages d'erreur courants.
Appliquer des techniques de débogage pour optimiser le code.
Module 7: Utiliser Avancé de Pandas
Maîtriser les fonctionnalités avancées de manipulation de données avec Pandas.
Traiter les données manquantes et effectuer des opérations avancées.
Module 8: Visualiser les Données avec Matplotlib et Seaborn
Créer des graphiques et visualisations avec Matplotlib et Seaborn.
Sélectionner les types de graphiques adaptés aux données.
Module 9: Utiliser des Fonctions Avancées en Python
Explorer les fonctionnalités avancées du langage Python.
Mettre en œuvre la programmation orientée objet et utiliser des décorateurs.
Module 10: Collaborer avec Jupyter Notebook et Gérer les Versions
Utiliser Jupyter Notebook dans un contexte collaboratif.
Gérer les versions du code avec des outils comme Git.
Nous pouvons adapter et personnaliser le programme en fonction de vos besoins par des compléments.
N'hésitez pas à nous contacter pour ajuster le programme de votre formation !
Non certificiante
Information non communiquée
Conventionnement : Non
Autre
Niveau d'entrée : Sans niveau spécifique
Aucune