Analyse de données avec Python: formation complète

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  • Répartition bien équilibrée entre la théorie et la pratique
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ANALYSE DE DONNÉES AVEC PYTHON: FORMATION COMPLÈTE

Découvrez pas à pas le monde de l'analyse de données avec Python: préparez, manipuler, analyser et visualiser les données avec Python.

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Ce que vous apprendrez

  • Apprenez à utiliser NumPy pour les données numériques
  • Apprenez à utiliser Pandas pour l’analyse des données
  • Apprenez à utiliser Matplotlib pour la visualisation des données
  • Apprenez à utiliser Seaborn pour les représentations graphiques
  • Apprenez à nettoyer des données pour qu’elles soient exploitables
  • Apprenez à analyser les données et les interpreter
  • Apprenez la méthodologie d’analyse de données pour répondre à des problématiques précises
  • Apprenez comment faire des visualisations de données de manière efficace selon la problèmatique étudiée.
  • Apprendre comment bien poser les vraies questions et réaliser des projets réels

Analyse de données avec Python: Contenu de la formation

Module 1: Introduction à la formation - Analyse de données avec Python
Session 1: Introduction Session 2: Bienvenue et quelques précisions Session 3: Ressources de la formation
Module 2: Anaconda - Jupiter - Installation
Session 4: Installation d'Anaconda - Mac Os Session 5: Installation d'Anaconda -Windows Session 6: Prise en main du noteBook Jupyter
Module 3: Cours Numpy
Session 7: Bienvenue au cours Numpy Session 8: Création de vecteurs à partir de liste Python Session 9: Création de matrices Session 10: Création de tableaux de trois dimensions Session 11: La fonction arange() Session 12: Attributs principaux d'un objet array Session 13: La méthode reshape() Session 14: La méthode resize() Session 15: Concaténation de deux tableaux Session 16: Construction automatique de tableaux Numpy Session 17: La fonction linspace() Session 18: Création de tableaux aléatoires Session 19: Méthodes de calcul sur les tableaux Numpy Session 20: Indexation des tableaux Numpy - Partie 1 Session 21: Indexation des tableaux Numpy - Partie 2 Session 22: Tableaux et opérateurs de comparaison Session 23: Modification des tableaux Numpy selon des conditions Session 24: Binariser une matrice Session 25: Opérations sur les tableaux unidimensionnels Session 26: Opérations sur les matrices Session 27: EXERCICES NUMPY Session 28: Corrigé des exercices Numpy - Partie 1 Session 29: Corrigé des exercices Numpy - Partie 2 Session 30: Conclusion
Module 4: Cours Pandas
Session 31: Bienvenue au module Pandas Session 32: Introduction à Pandas Session 33: Les séries en Pandas Session 34: Les séries Pandas comme dictionnaire Session 35: Modification d'une série Pandas Session 36: Construction de Dataframes Session 37: Créer un Dataframe à partir de plusieurs séries pandas Session 38: Créer un Dataframe à partir d'une matrice Numpy Session 39: Modifier un Dataframe Session 40: Sélectionner les données d'un Dataframe Session 41: Sélectionner par tranches les données d'un Dataframe Session 42: Sélection conditionnelle des données d'un Dataframe Session 43: Sélection des données d'un Dataframe selon plusieurs conditions Session 44: Réinitialisation et modification des indices dans un Dataframe Session 45: Multindex Session 46: Accéder à un Dataframe multi-indéxé - Partie 1 Session 47: Création et accès aux données d'un Dataframe multi-indexé - Partie 2 Session 48: Combinaison de Dataframes Session 49: Groupement de données Session 51: Quelques Opérations en Pandas Session 52: Traitement des données manquantes Session 53: Projet 1 - exploration des données diverses des pays Session 54: Corrigé du projet 1 Session 55: Projet 2 Session 56: Corrigé du projet 2
Module 5: Lecture et écriture des données avec Pandas
Session 57: Introduction Session 58: Lecture et écriture d'un fichier CSV Session 59: Lecture et écriture d'un fichier Excel - Partie 1 Session 60: Lecture et écriture d'un fichier Excel - Partie 2 Session 61: Lecture et écriture d'une page Web
Module 5: Data visualisation avec Matplotlib
Session 62: Bienvenue au module Session 63: Introduction Session 64: Représentations graphiques avec Matplotlib Session 65: Représentations graphiques de type courbe Session 66: Axes et titres d'une représentation graphique Session 67: Réglage des tracés et des axes Session 68: Figure, subplots et axes - Partie 1 Session 69: Figure, subplots et axes - Partie 2 Session 70: Exercice de création de parcelles Session 71: Histogrammes Session 72: Comparaison de plusieurs Histogrammes Session 73: Représentation graphique de type boite à moustaches Session 74: Nuages de points et courbes en 3D Session 75: Représentation en 3D des fonctions à deux variables
Module 6: Cours Seaborn
Session 76: Bienvenue au module Session 77: Introduction Session 78: Représentation graphique d'une distribution de variables quantitatives Session 79: La fonction seaborn.catplot() Session 80: Représentation graphique d'une distribution de variables qualitatives Session 81: Croisement de deux variables quantitatives Session 82: Croisement de deux variables qualitatives Session 83: Croisement d'une variable quantitative et une variable qualitative Session 84: Multivariables: croisement de trois variables Session 85: Étude des corrélations - Partie 1 Session 86: Étude des corrélations - Partie 2 Session 87: Représentationd'une tableau croisé dynamique Session 88: Régression linéaire
Module 7: Projet 1 - Analyse des données avec Python - NETFLIX
Session 89: Introduction Session 90: Nettoyage et traitement des données manquantes Session 91: Analyse descriptive des données NETFLIX - Partie 1 Session 92: Analyse descriptive des données NETFLIX - Partie 2 Session 93: Analyse descriptive des données NETFLIX - Partie 3 Session 94: Analyse descriptive des données NETFLIX - Partie 4 Session 95: Analyse descriptive des données NETFLIX - Partie 5 Session 96: Analyse descriptive des données NETFLIX - Partie 6 Session 97: Analyse descriptive des données NETFLIX - Partie 7 Session 98: Analyse descriptive des données NETFLIX - Partie 8 Session 99: Analyse descriptive des données NETFLIX - Partie 9 Session 100: Analyse descriptive des données NETFLIX - Partie 10
Module 8: Projet 2 - Analyse des données des universités aux USA
Session 101: Introduction Session 102: Nettoyage des données et traitement des valeurs manquantes - Partie 1 Session 103: Nettoyage des données et traitement des valeurs manquantes - Partie 2 Session 104: Nettoyage des données et traitement des valeurs manquantes - Partie 3 Session 105: Analyse des données - Partie 1 Session 106: Analyse des données - Partie 2 Session 107: Analyse des données - Partie 3 Session 108: Analyse des données - Partie 4 Session 109: Analyse des données - Partie 5 Session 110: Analyse des données - Partie 6

Description

Dans le monde d'aujourd'hui, les données jouent un rôle crucial dans la prise de décisions éclairées et la résolution de problèmes complexes. C'est pourquoi il est essentiel de développer des compétences en analyse et visualisation de données, et c'est précisément ce que cette formation vous offre.
Cette formation a été élaborée pour vous permettre de maîtriser les compétences fondamentales nécessaires à la manipulation, l'analyse et la visualisation de données en utilisant le langage de programmation Python. L'analyse de données en Python, avec des outils tels que Pandas, NumPy et Matplotlib, est au cœur de ce programme. Python s'est imposé comme le choix privilégié de nombreux professionnels de l'analyse de données en raison de sa simplicité, de sa flexibilité et de l'abondance de bibliothèques dédiées. Au cours de ce programme, vous serez initié aux concepts clés de l'analyse de données, notamment le nettoyage et la préparation des données, les statistiques descriptives, ainsi que l'exploration de données. Vous apprendrez à manipuler des données avec Python et à utiliser des bibliothèques populaires telles que Pandas, NumPy et Matplotlib, et Seaborn pour effectuer des tâches d'analyse et de visualisation de données de manière efficace. Je vous guiderai tout au long de ce parcours d'apprentissage en utilisant des exemples concrets et des exercices pratiques pour renforcer votre compréhension et maîtrise des concepts. L'analyse exploratoire des données avec Python sera au cœur de notre approche. Des projets réels seront également au programme, vous permettant ainsi d'appliquer vos nouvelles compétences dans des situations concrètes. Si vous aspirez à développer vos compétences en analyse de données avec Python, cette formation est spécialement conçue pour vous. À la fin du programme, vous serez en mesure de manipuler et analyser des données, créer des visualisations des données attrayantes et informatives, ainsi qu'extraire des informations précieuses de vos ensembles de données. Je suis convaincu que cette formation vous dotera des compétences nécessaires pour exceller dans votre domaine d'activité, devenant ainsi un atout précieux pour votre organisation. N'attendez plus, rejoignez-nous dès aujourd'hui et entamez votre voyage vers l'expertise en analyse de données avec Python.

Ma promesse pour bien apprendre l'analyse de données en python

J’ai créé cette formation pour vous former et pour vous aider à apprendre l'analyse et la visualisation des données en Python de manière simple et efficace. Si vous avez besoin d’aide, il vous suffit de poser votre question et m’envoyer un message. J’adore ce que je fais, mais surtout j’aime quand mes étudiants réussissent et cela n’a pas de prix pour moi. Au cours de mes trente années d’exercice de la formation en ligne et en présentiel, j’ai formé plusieurs milliers d’étudiants. Devenir data Analyst dépend de votre volonté et votre succès dépend de vous et de votre motivation, mais je veillerai à ce que vous obteniez toute l’aide dont vous avez besoin lorsque vous en avez besoin.

Former, demande d'abord du sérieux!

Je prends mes cours très au sérieux, je sais combien il est difficile d’apprendre en ligne pour devenir Data Analyst, isolé mais je vous conseille d’être patient et surtout au début, les choses deviennent très aisées au fur et à mesure que vous avanciez dans le cours. Mais si vous avez besoin d’un peu d’énergie pour continuer, vous l’obtiendrez en me contactant.

Mon approche pour ce cours d'analyse de données

Comme dans toutes les formations que je propose, je veille à équilibrer le contenu entre théorie, pratique et plus de pratique. Dans chaque section de ce cours vous trouverez une présentation théorique, lorsqu’il y’a des notions en arrière-plan à comprendre, et des exemples pour illustrer de manière simple les différentes notions. Des projets réalisés pas à pas en vidéo. Avec 17 heures de connaissances PURE DATA ANALYSIS,vous pouvez parier que votre investissement ne sera pas dépensé sans raison dans cette formation pour maitriser tout ce qu'il vaut faut pour comprendre comment interroger les données.

Analyser les données en Python: à qui s'adresse ce cours?

Toute personne désirant apprendre facilement comment analyser et visualiser les données à l'aide de Python

Toute personne souhaitant se reconvertir pour devenir data analyst

Toute personne souhaitant affranchir le pas vers le monde des sciences des données

Pourquoi choisir cette formation?

Approche pratique et axée sur les projets

Cette formation met l'accent sur une approche pratique en travaillant sur des projets d’analyse concrets. L’objectif est de renforçer votre capacité à résoudre des problèmes réels et à prendre des décisions éclairées.

Encadrement par un formateur expert

Votre formateur possède une solide expérience pratique et est capable d’adopter une approche pédagogie pour vous transmettre des connaissances approfondies et actualisées de manière claire et accessible.

Utilisation de bibliothèques et d'outils puissants

Cette formation met en avant l'utilisation de bibliothèques populaires tels que NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn et Plotly. Cela vous permet de développer des compétences précieuses pour explorer et communiquer efficacement des insights à partir des données.

Ce que disent mes étudiants

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