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| Plan de formation Python Traitement de données | Steve Kossouho |
Analyse de données avec Python
1. Introduction à Pandas pour la manipulation de données
- La bibliothèque Pandas
- Structures de données pour l'analyse : Dataframe et autres
- Gestion des index
- Gestion des données manquantes
- Fusion de dataframes
- Manipulation des formats de dates
- Mesures statistiques variées sur les DataFrames
2. Acquisition de données externes
- Lecture et écriture de fichiers divers
- Gestion de formats structurés : CSV, XML, JSON
- Utilisation de structures/classes Python et bibliothèques de parsing
- Téléchargement de données distantes
- Interrogation de services web REST
3. Analyse exploratoire des données
- Métriques d’analyse
- Visualisation des données
- Génération de graphes (Matplotlib)
4. Analyse financière avec Python
- Analyse financière : concepts de base
- Panorama des bibliothèques Python : NumPy, SciPy, IPython (Jupyter)
- Calcul matriciel (Numpy)
- Statistiques Descriptives (SciPy)
- Comparaison de populations, mesures d’association (SciPy)
5. Techniques avancées d'analyse de données
- Multi-threading et parallélisme → n'utilise pas Spark
- Profiling avec Timeit, cProfile
- Calcul distribué (Celery)
6. Conclusion et perspectives
- Récapitulatif des compétences acquises
- Applications possibles et cas d'usage
- Ressources pour approfondir l'apprentissage