Formation Pandas

Objectifs

Maîtriser la librairie Pandas pour l’analyse de données
Connaître les subtilités des groupbys
Savoir manipuler les tables pivots et les tableaux croisés
Avoir des notions sur l’accélération des calculs avec Pandas
Connaître les bonnes pratiques en Data Science

Public

Décideurs, statisticiens, data scientists, chargés d’études en charge de l’exploitation des données de l’entreprise

Pré-requis

Pour suivre ce stage dans de bonnes conditions, il est recommandé d'avoir suivi en amont la formation Python – Bases et introduction aux librairies scientifiques ou d'avoir atteint par la pratique un niveau équivalent

Méthode pédagogique

Pédagogie active mêlant exposés, exercices et applications pratiques dans le logiciel Python.

Programme

- Tour d’horizon de la librairie Pandas

Vous utilisez Pandas pour vos analyses de données ou vos projets de Data Science, mais vous n’en maîtrisez pas tous les aspects ? Ce tour d’horizon vous permettra d’identifier toutes les possibilités qu’offre cette librairie. Par un exercice guidé, vous pourrez revoir les notions de bases pour l’utilisation de Pandas, des notions de visualisation de données avec Matplotlib, Pandas et Seaborn

Rappels sur les notions de bases de Pandas
Lecture de fichiers de données (csv, excel, SQL, parquet)
Description du jeu de données et analyse statistique simple
Implémenter des analyses et des visualisations différentes en fonction du type de données
Gestion des données manquantes
Manipulation de dates pour les Time Series
Gestion des chaînes de caractères
Mise en place des bonnes pratiques en Data Science

- Maîtriser les subtilités des groupbys

Les groupbys peuvent vous permettre de mieux appréhender les modalités dans votre jeu de données.

Groupby à simple indice avec les fonctions d’agrégations classiques
Personnalisation des fonctions d’agrégations
Groupby à multiples indices
Différence entre les fonctions apply et transform
Rappels sur les fonctions anonymes

- Tables pivots et tableaux croisés

Vous verrez par le biais de nombreux exemples et exercices, l‘intérêt des tables pivots et des tableaux croisés pour une représentation différente des jeux de données.

Fonctions d’agrégation et tables pivots
Matrice de contingence
Tableaux croisés

- Jointure de tables

Pour joindre des tables, il est possible de procéder par indice ou par colonne.

Notions d’axes
Concaténation
Merge selon une ou plusieurs clés
Jointure par rapport aux indices

- Atelier de mise en pratique sur une journée

Toutes les notions vues précédemment seront mises en pratique lors d’une journée de travaux pratiques sur un problème d’analyse de données complet mettant en œuvre les bonnes pratiques à utiliser en Data Science.

- Accélération du calcul avec Pandas

Vous verrez quelles sont les librairies qui vous permettent de faire du multiprocessing avec Pandas

Boucler sur les lignes et les colonnes
Revenir aux basiques avec NumPy
Exemples avec la librairie Modin
Exemples avec la librairie Numba

Modalités d'évaluation

Un formulaire d'auto-évaluation proposé en amont de la formation nous permettra d'évaluer votre niveau et de recueillir vos attentes. Ce même formulaire soumis en aval de la formation fournira une appréciation de votre progression.
Des exercices pratiques seront proposés à la fin de chaque séquence pédagogique pour l'évaluation des acquis.
En fin de formation, vous serez amené(e) à renseigner un questionnaire d'évaluation à chaud.
Une attestation de formation vous sera adressée à l'issue de la session.
Trois mois après votre formation, vous recevrez par email un formulaire d'évaluation à froid sur l'utilisation des acquis de la formation.

Solutions de financement

Cette formation peut être financée :

dans le cadre du plan de développement des compétences de votre Entreprise
par l’OPCO (opérateur de compétences) de votre Entreprise ou le FAF (Fonds d’Assurance Formation) pour les professionnels libéraux
par Pôle Emploi dans le cadre du dispositif de l'Aide Individuelle à la Formation (soumis à accord de votre Agence)
à titre personnel

Accessibilité

Vous souhaitez suivre notre formation Pandas Avancé et êtes en situation de handicap ? Merci de nous contacter afin que nous puissions envisager les adaptations nécessaires et vous garantir de bonnes conditions d'apprentissage