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Data | Python - Le module PandasDate de mise à jour : 07/10/2024
| Identifiant OffreInfo : 02_202312209621 |
Cap Métiers Nouvelle-Aquitaine |
• Utiliser Python pour l'analyse de données.
• Installer et configurer Pandas.
• Manipuler des données de diverses sources avec Pandas.
• Explorer les structures de données Pandas (Séries, DataFrame).
• Nettoyer et prétraiter les données avec Pandas.
• Transformer, filtrer et sélectionner les données avec Pandas.
• Calculer des statistiques descriptives et visualiser les données.
• Utiliser les fonctionnalités d'agrégation et de regroupement.
• Joindre et fusionner des données avec Pandas.
• Appliquer des fonctions personnalisées, filtrer les données et utiliser Pandas pour l'analyse temporelle.
Module 1: Découvrir Python pour l'Analyse de Données avec Pandas
Familiariser avec l'environnement Python.
Installer et configurer Pandas.
Module 2: Manipuler les Données avec Pandas
Charger des données depuis différentes sources (fichiers CSV, Excel, bases de données).
Explorer les structures de données Pandas (Séries, DataFrame).
Module 3: Nettoyer et Prétraiter les Données avec Pandas
Gérer les valeurs manquantes et les doublons.
Transformer les données, filtrer et sélectionner.
Module 4: Explorer les Données avec Pandas
Calculer des statistiques descriptives.
Visualiser les données avec Pandas.
Module 5: Agréger et Regrouper les Données avec Pandas
Utiliser les fonctionnalités d'agrégation et de regroupement.
Effectuer des opérations avancées sur les groupes de données.
Module 6: Joindre et Fusionner des Données avec Pandas
Combiner des DataFrames avec les opérations de jointure et de fusion.
Gérer les différentes méthodes de fusion.
Module 7: Appliquer des Fonctions sur les Données avec Pandas
Appliquer des fonctions personnalisées sur les données.
Utiliser les fonctions prédéfinies de Pandas.
Module 8: Filtrer les Données avec Pandas
Appliquer des filtres sur les DataFrames.
Utiliser des expressions conditionnelles pour extraire des données spécifiques.
Module 9: Utiliser Pandas pour l'Analyse Temporelle
Manipuler et analyser des séries temporelles avec Pandas.
Appliquer des opérations temporelles avancées.
Module 10: Optimiser les Performances avec Pandas
Utiliser des techniques d'optimisation des performances.
Gérer efficacement les grands ensembles de données avec Pandas.
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