Python pour la Data Science
Objectifs
– Découvrir la Data Science (métier décrit comme le métier le plus sexy du XXIe siècle par la Harvard Business Review) afin d’explorer et d’analyser les données brutes pour les transformer en informations précieuses permettant de résoudre les problèmes de l’entreprise.
– Utiliser des outils Python permettant de faire de la data science et d’en exposer les résultats. – Introduire aux librairies qui sont le fondement de la Data Science en Python (Numpy, Matplotlib, Pandas, …).
Programme
Qu’est-ce que la Data Science ?
– Présentation du champ de la Data Science
– Définition du terme
– Le rôle du Data Scientist
Pypi et environnements virtuels
– Le Python Package Index
– Les environnements virtuels
Introduction à Numpy
– Installation et découverte de Numpy
– Les Arrays Numpy
– Manipulation de données dans un Array
– Array multidimentionnels
Mathplotlib et Pyplot
– Réalisation de graphiques
– Configuration de l’apparence des graphes
– Création de graphiques basés sur les Arrays Numpy
Introduction à Pandas
– Séries en Pandas
– Installation de Jupyter
– Data Frame en Pandas
Chargement des données et notions statistiques
– Présentation des notions statistiques de base
– Régression linéaire, analyse en composante principale…
– Pratique sur les librairies vues
Présentation des données avec Dash
– Création de dashboards interactifs
– Découverte de Flask
– Manipulation des « Dash Core Components »
Création d’un dashboard complet
À connaître
- Des connaissances de base en informatique et dans l’utilisation d’un système d’exploitation
- Avoir une connaissance de la programmation orientée objet
- Une bonne connaissance passive de l’anglais
