Module 10/Intermediaire

Python et applications du data analyst

Python scientifique, NumPy, pandas et visualisation : la boîte à outils commune à toute la suite du programme.

·/6 cours

Types, collections, contrôle, fonctions, modules, environnements virtuels, gestion des paquets.

Tableaux, formes, indexation, diffusion, opérations vectorisées, performance par rapport aux boucles.

Séries et tableaux de données, sélection, filtrage, regroupement, jointures, pivots, séries temporelles.

Valeurs manquantes, doublons, types, valeurs aberrantes, normalisation, encodage des variables catégorielles.

Matplotlib et Seaborn, choix du graphique, échelles, couleurs, lisibilité, graphiques trompeurs.

Distributions, corrélations, comparaisons de groupes, hypothèses, restitution des résultats.