Consolider ses bases du langage de programmation et enchainer en science des données. L’attrait pour la science des données et les modules Numpy-Pandas-Matplotlib explique le décollage du langage Python depuis 2012. Consultez le site pour les démos: https://ugolab.gitlab.io/iap/

Objectifs

Au final, vous connaitrez les bases de la science des données. Des bases à approfondir : statistiques et apprentissage statistiques (machine learning), data mining, analyse de données provenant du web, de fichiers, de bases de données, de nanoordinateurs (Raspberry Pi) et de microcontrôleurs, interaction avec les consoles Python de logiciels (Tableau, Power BI, Arc GIS, QGIS), échange de données avec le langage R et bien plus.

Au programme

1. Gérer les modules indépendants ;

2. Administrer le système d’exploitation ;

3. Importer et sauvegarder des données ;

4. Tirer des données du web (web scraping) ;

5. Rectifier les données avec le module regex ;

6. Intégrer le temps avec le module datetime ;

7. Utiliser les fonctions du module Numpy (et Scipy) ;

8. Modéliser les données avec le module Pandas (et GeoPandas) ;

9. Visualiser les résultats avec les modules Matplotlib et Seaborn.

Méthode pédagogique

Cours pratique. Vous apprenez en programmant. Vous imitez des exemples et solutionnez des cas. Apportez une clé USB pour garder les fichiers distribués.

Clientèle cible et préalables

Étudiants, diplômés, professionnels, entrepreneurs. Techniques et universitaires. Cheminements et profils scientifiques, quantitatifs, administratifs en relation avec l’informatique, la programmation, l’analyse de données, l’algorithmie, le numérique.