Programmation fonctionnelle
Jupyter Notebook
NumPy
Pandas
Chargement et sauvegarde des données
Préparation et nettoyage des données
Visualisation avec Matplotlib, Seaborn et Plotly
Le cours est structuré de manière à illustrer les concepts théoriques présentés grâce à des exercices pratiques ou à l’implémentation d’exemples.
Cette alternance entre théorie et pratique permet aux élèves de se familiariser plus facilement avec les divers concepts abordés.
Ce cours s’adresse aux analystes, statisticiens ou toute personne ayant besoin d'effectuer des analyses de données avec Python et d'en présenter les résultats de manière graphique.
Les participantes et participants doivent avoir suivi le cours suivant ou posséder des connaissances équivalentes.