Description
Ce programme de formation vise à initier les participants à la visualisation et à l'analyse de données à l'aide des bibliothèques Python Matplotlib, NumPy, SciPy et Pandas. Les apprenants découvriront comment créer des graphiques en 2D et 3D, effectuer des calculs algébriques et matriciels, ainsi que réaliser des analyses statistiques avancées. Le contenu s'adresse principalement aux professionnels et étudiants en sciences, ingénierie ou domaines connexes souhaitant approfondir leurs compétences en manipulation et visualisation de données.
Objectifs
- Manipuler, analyser et visualiser vos données avec les principales librairies
- Utiliser le langage Python pour analyser et visualiser leurs données
- Utiliser Pandas
Récapitulatif
Public
Développeurs et scientifiques
Prérequis
Disposer des connaissances de base du langage Python et des concepts de programmation orientée objet. De bonnes connaissances mathématiques seront fortement appréciées.
Méthodes et modalités pédagogiques
Formation réalisée en Présentiel, Distanciel ou Dual-Learning selon la formule retenue.
Moyens et supports pédagogiques
Mise à disposition d'un poste de travail sur nos formations en Présentiel.
Mise à disposition de nos environnements de visio sur nos formations en Distanciel
Remise d'une documentation pédagogique numérique pendant la formation
La formation est constituée d'apports théoriques, d'exercices pratiques et de réflexions
Dans le cas d'une formation sur site Entreprise, le client s'engage à avoir toutes les ressources pédagogiques nécessaires (salle, équipements, accès internet, TV ou Paperboard...) au bon déroulement de l'action de formation conformément aux prérequis indiqués dans le programme de formation
Modalités de suivi et d'évaluations
Auto-positionnement des stagiaires avant la formation
Émargement des stagiaires et formateur par 1/2 journée
Exercices de mise en pratique ou quiz de connaissances tout au long de la formation permettant de mesurer la progression des stagiaires
Auto-évaluation des acquis de la formation par les stagiaires
Questionnaire de satisfaction à chaud et à froid à l'issue de la formation
Programme détaillé
Introduction
- Visualiser vos données avec MatPlotLib
- Installer les librairies nécessaires
Utilisation de Matplotlib
- Un outil de visualisation de données mathématiques
- Produire un graphique en 2D
- Produire un graphique en 3D
- Afficher plusieurs figures simultanément
- Sauvegarder un graphique MatPlotLib
- Intégration MatPlotLib / Application Qt
Numpy et les calculs algébriques et matriciels
- Les tableaux et les matrices
- Le shape des matrices et le reshape
- NumPy et les fichiers
- Indexing, subsetting et slicing
- Opérations proposées sur vecteurs et matrices
- Les fonctions trigonométriques
- Algèbre linéaire avec NumPy
- Les nombres complexes et l'algèbre complexe
- Visualisation des résultats avec MatPlotLib
Scipy et le calcul scientifique
- L'écart-type et la variance
- La régression linéaire
- Intégration
- Opérations d'algèbre linéaire avec SciPy
- Interpolation avec le module scipy.interpolate
- Ajustement de courbe avec le module scipy.optimize
- Transformée de Fourier avec le module scipy.fft
- Traitement d'images avec SciPy
Utilisation de Pandas
- Introduction
- Les différentes sources de données supportées par Pandas
- Series et DataFrame
- Indexation et sélection des données
- Manipulation des données