c/o CCI France Suisse - Route de Jussy 35 - Case postale 6298, CH1211
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Lille
((59) Nord)
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46 rue des Canonniers, 2ème étage, 59800
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Luxembourg
(Luxembourg)
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5 Rue Goethe, L1637
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Lyon
((69) Rhône)
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62 rue de Bonnel, 1er étage, 69003
Date de début
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Marseille
((13) Bouches-du-Rhône)
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38/40 rue de la République, escalier A, 1er étage, 13002
Date de début
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Montpellier
((34) Hérault)
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26 Allée de Mycènes - Le Thèbes Bâtiment A, 3ème étage, 34000
Date de début
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Nantes
((44) Loire-Atlantique)
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32 boulevard Vincent Gâche, 44200
Date de début
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Nice
((06) Alpes-Maritimes)
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455 promenade des anglais - Bât. Arenice, 7ème étage
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Rennes
((35) Ille-et-Vilaine)
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3 place du Général Giraud, 35000
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Strasbourg
((67) Bas-Rhin)
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4 rue de Sarrelouis, 4ème étage, 67000
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Toulouse
((31) Haute-Garonne)
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1 place Occitane - Bâtiment Le Sully, 4ème étage, 31000
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À propos de cette formation
Savoir analyser des données avec Python
Analystes, Développeurs Python
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Les matières
Structures
Analyse de données
Analyse de résultats
Gestion
Le programme
"- Analyser et représenter graphiquement des données avec Python
La manipulation de données par l’utilisation de la librairie Pandas
Structures de données pour l'analyse : Dataframe vs autres
Gestion des indexs
Gestion des données manquantes
Fusion de dataframes
Manipulationdes formats de dates
Mesures statistiques variées sur les DataFrames
Métriques d’analyse
Visualisation des données
Génération de graphes (Matplotlib)
Atelier : Intégration de données tabulaires, analyses statistiques et visualisation de graphiques
- Capturer des données externes
Lecture et écriture de fichiers divers
Gestion de formats structurés : CSV, XML, JSON
Utilisation de structures/classes Python et bibliothèques de parsing
Download de données distantes
Interrogation de services web REST
Atelier : Récupération et parsing de données externes, mapping avec des objets
- Analyser des données financières
Analyse financière : concepts de base
Panorama des bibliothèques Python : NumPy, SciPy, IPython (Jupyter)
Calcul matriciel (Numpy)
Statistiques Descriptives (SciPy)
Comparaison de populations, mesures d’association (SciPy)
Atelier : Collecte et analyse de données financères, représentation de résultats
- Intégrer du multi-tâches dans l'analyse
Multi-threading et parallélisme
Profiling avec Timeit, cProfile
Calcul distribué (Celery)
Atelier : Implémentation d'un calcul distribué"
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Python : Analyse de données
2 396 € HT
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