Programme De Formation
Data Analyse
I - Programmation Python
Nous sommes ravis que vous suiviez cette formation ! Ici, au sein de Safe Haven Solving (SHS), notre équipe a consacré beaucoup de temps à développer ce programme Python pour la Data Science, afin que tout le monde puisse apprendre à programmer avec ce langage incroyablement puissant.
Comme vous le savez peut-être, Python est devenu l’un des langages les plus utilisés, non seulement par les développeurs, mais également par les data scientists, les data engineers et les chercheurs. Il est particulièrement adapté à la création d’applications et à l’analyse de grandes quantités de données.
Nous espérons que vous apprécierez cette formation pour débutants sur Python pour la Data Science.
Module 0 - Introduction, Installation et Configuration
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Module 1 - Les Bases de Python
Objectifs : Comprendre les bases de Python et comment l’utiliser pour écrire des programmes simples.
1. Introduction à l’environnement Python et exécution d’un programme simple.
2. Les Types
3. Expressions et Variables
4. Opérations sur les Chaînes
5. Questions de Révision
Module 2 - Structures de Données en Python
Objectifs : Comprendre et manipuler les structures de données de base en Python : listes, tuples, ensembles (sets) et dictionnaires.
1. Listes et Tuples
2.Sets
3.Dictionnaires
4. Questions de Révision
Module 3 - Fondamentaux de la Programmation en Python
Objectifs : Acquérir une compréhension approfondie des concepts fondamentaux de la programmation en Python, tels que les conditions, les boucles, les fonctions, et la programmation orientée objet.
1. Conditions
2. Boucles
3. Fonctions
4. Objets et Classes
5. Questions de Révision
Module 4 - Travailler avec les Données en Python
Objectifs : Comprendre comment lire, écrire, charger, manipuler et sauvegarder des données en utilisant Python, en particulier avec des fichiers et la bibliothèque Pandas.
1. Lecture des Fichiers
2. Écriture des Fichiers
3. Charger des Données avec Pandas
4. Manipuler et Sauvegarder des Données avec Pandas
5. Questions de Révision
Module 5 - Travailler avec les Tableaux NumPy et les APIs Simples
Objectifs :
•Apprendre à manipuler des tableaux unidimensionnels (1D) et bidimensionnels (2D) avec la bibliothèque NumPy.
•Comprendre comment interagir avec des APIs simples pour récupérer ou envoyer des données.
1. Tableaux 1D avec NumPy
2. Tableaux 2D avec NumPy
3.APIs Simples
4. HTTP et Requêtes
5. Questions de Révision
Examen Final
II – Analyse de Données avec Python
Dans cette formation, vous découvrirez tout, depuis le chargement des données jusqu’à la création de modèles de machine learning basiques.
Comme vous pouvez le constater, cette formation commence par les bases, notamment les bibliothèques nécessaires et les méthodes pour manipuler les données. Vous apprendrez ensuite à analyser les données en utilisant des statistiques descriptives, ce qui sera particulièrement utile si vous souhaitez argumenter ou justifier des idées à l’aide de données.
Enfin, vous explorerez la création de modèles de machine learning simples, en posant les fondations pour des techniques d’apprentissage automatique plus avancées. Cette formation vous guidera étape par étape dans votre parcours d’apprentissage de la data science avec Python. Bonne chance !
Module 1 - Introduction
Objectifs :
• Comprendre les bases de l’analyse de données avec Python.
• Explorer les outils et bibliothèques essentiels pour la data science.
1.Identification des problèmes que l’analyse de données peut résoudre.
2.Comprendre les Données
3.Bibliothèques Python pour la Data Science
4.Importer et Exporter des Données en Python
5. Evaluation
Module 2 - Préparation des Données
Objectifs : Maîtriser les techniques essentielles pour nettoyer, formater et transformer les données en vue d’une analyse efficace.
1. Prétraitement des Données
2. Gestion des Valeurs Manquantes
3. Formatage des Données
4. Normalisation des Données
5. Regroupement (Binning)
6. Conversion de Variables Catégoriques en Variables Quantitatives
7. Evaluation
Module 3 - Analyse Exploratoire des Données
Objectifs :
•Apprendre à explorer un dataset pour découvrir les relations entre les variables.
•Utiliser des statistiques descriptives et des techniques comme GroupBy, ANOVA, et la corrélation pour analyser les données.
1. Analyse Exploratoire des Données
2. Statistiques Descriptives
3.GroupBy en Python
4.Analyse de Variance (ANOVA)
5.Corrélation
6.Corrélation – Statistiques
7. Evaluation
Module 4 - Développement de Modèles
Objectifs :
•Apprendre à construire des modèles de régression linéaire simples et multiples.
•Explorer des techniques avancées comme la régression polynomiale et l’utilisation de pipelines.
•Évaluer les modèles à l’aide de visualisations et de mesures d’erreur.
•Faire des prédictions pour la prise de décision.
1.Développement de Modèles
2.Régression Linéaire et Régression Linéaire Multiple
3.Évaluation des Modèles avec des Visualisations
4.Régression Polynomiale et Pipelines
5. Mesures pour l’Évaluation In-Sample
6. Prédiction et Prise de Décision
7. Evaluation
Module 5 - Évaluation et Amélioration des Modèles
Objectifs :
• Apprendre à évaluer la performance des modèles prédictifs et à éviter les problèmes courants comme le surapprentissage (overfitting) ou le sous-apprentissage (underfitting).
• Découvrir des techniques avancées comme la régression Ridge et la recherche de grille (Grid Search) pour optimiser les modèles.
1. Évaluation et Raffinement des Modèles
2. Évaluation des Modèles
3. Surapprentissage, Sous-apprentissage et Sélection de Modèles
4. Régression Ridge
5. Recherche de Grille (Grid Search)
6. Evaluation
Examen Final
III - Visualisation de Données avec Python
La visualisation de données est la représentation graphique des données, permettant de transmettre de manière interactive et efficace des informations à des clients, des collaborateurs et des parties prenantes. Elle aide à résumer vos découvertes et à les présenter sous une forme qui facilite leur interprétation, tout en mettant en évidence les modèles ou tendances clés.
Dans ce cours, vous apprendrez à :
• Créer des graphiques et des visualisations captivantes.
• Personnaliser vos visualisations pour les rendre plus efficaces et attrayantes.
• Adapter vos visuels à votre audience pour maximiser l’impact de vos données.
Module 1 - Introduction aux Outils de Visualisation
Objectifs :
• Comprendre les principes fondamentaux de la visualisation de données.
• Apprendre à utiliser la bibliothèque Matplotlib pour créer des visualisations simples.
• Explorer un exemple pratique avec des données d’immigration vers le Canada.
1. Aperçu de la Visualisation de Données
2. Introduction à Matplotlib
3. Tracés de Base avec Matplotlib
4. Dataset sur l’Immigration au Canada
5. Graphiques Linéaires (Line Plots)
6. Questions de Révision
Module 2 - Outils de Visualisation de Base
Objectifs :
• Apprendre à utiliser les outils de base pour créer des graphiques simples et informatifs.
• Maîtriser les plots en aires, les histogrammes et les diagrammes à barres avec Matplotlib.
1. Plots en Aires
2. Histogrammes
3. Diagrammes à Barres
4. Questions de Révision
Module 3 - Outils de Visualisation Spécialisés
Objectifs :
• Apprendre à utiliser des outils de visualisation spécifiques pour explorer et communiquer des données.
• Comprendre quand et comment utiliser des graphiques tels que les diagrammes circulaires, les diagrammes en boîte, et les graphiques en nuages de points.
1. Diagrammes Circulaires
2. Diagrammes en Boîte
3. Graphiques en Nuages de Points
4. Exercices pratiques
Module 4 - Outils de Visualisation Avancés
Objectifs :
• Découvrir des outils avancés pour créer des visualisations captivantes.
• Apprendre à utiliser des Waffle Charts, des Word Clouds, et des graphiques de régression avec Seaborn pour explorer et communiquer des données de manière sophistiquée.
1. Waffle Charts et Word Clouds
2. Seaborn et Graphiques de Régression
3. Questions de Révision
Module 5 - Création de Cartes et Visualisation de Données Géospatiales
Objectifs :
• Apprendre à visualiser des données géospatiales en utilisant Python et la bibliothèque Folium.
• Découvrir comment créer des cartes interactives avec des marqueurs et des cartes choroplèthes.
1. Introduction à Folium
2. Cartes avec Marqueurs
3. Cartes Choroplèthes
4. Questions de Révision
Examen Final
IV – WebScrapping
Objectifs :
- Introduction au web scraping et à ses applications dans le traitement et l’analyse des données.
- Comprendre les aspects éthiques et juridiques du web scraping.
- Identification des structures HTML utiles à extraire.
- Intégration des données dans des outils d’analyse ou des bases de données.
1. Introduction au Web Scraping.
2. Configuration Outils et Bibliothèques.
3. Structure d’un Site Web.
4. Extraction de Données Statiques.
5. Scraping de Contenu Dynamique.
6. Nettoyage et Stockage des Données.
7. Sécurité et Limites Techniques.
8. Projet Pratique
• Choix d’un site web pour un cas réel (e-commerce, statistiques publiques, actualités, etc.).
• Extraction, nettoyage et structuration des données.
• Présentation des résultats sous forme de tableau ou graphique.