Python - Science des données - Groupe 81112

Grand public

Cours WEB-PRO

Plateforme Windows

Durée 36 heures

Lieu

3800, rue Sherbrooke Est

Local

Le numéro de local vous sera transmis par courriel quelques jours avant le début de la formation.

Numéro de groupe

81112

Frais avant taxes

(frais de matériel didactique inclus)

525,00 $ CAD

Date(s)

31 mars, 7, 14, 21, 28 avril et 5 mai 2019

Jour(s)

Dimanche

Horaire

8 h 30 à 16 h 30

Clientèle

Grand public
Personnes en emploi / Personnes sans emploi

Préalables

Connaitre les bases minimales du langage et de l'environnement Python 3 (types de cariables, opérateurs, structures de données, contrôles if-else, boucles for-while).

Objectifs

À la fin du cours, le participant pourra programmer des analyses et automatiser des calculs en langage Python 3.

Approche pédagogique

  • Présentation des concepts
  • Expérimentation des concepts à l'ordinateur
  • Exercices à l'ordinateur supervisés par le formateur
  • Aide individuelle lors des exercices et déblocage de code
  • Consulter le site du formateur pour plus de détails : https://ugolab.gitlab.io/sdp/isdp_desc/

Attestation délivrée en fin de cours

Une attestation de participation est remise aux personnes ayant assisté à plus de 80 % des heures de formation.

Matériel pédagogique

Tout le cours se déroule sur Jupyter Notebook, en ligne. Le participant ouvre un compte (identifiant et un mot de passe). Les fichiers sont distribués par Google Docs. Le participant doit apporter une clé USB pour garder les fichiers.

Autres particularités

Afin d'atteindre un bon niveau de maîtrise, le participant devrait compléter les exercices hors cours. Il devra réviser ses notes, les exemples et les exercices entre les cours.

Contenu du cours

Modélisation des données

  • Sélection, modification, segmentation, assemblage, fusion, division des colonnes, des lignes et des cellules
  • Concaténation sur des jointure (à la SQL) et assemblage (comme un cube OLAP)
  • Application des calculs arithmétiques, statistiques et autres calculs mathématiques avancés
  • Exploitation des méthodes itératives, etc.

Utilisation des modules scientifiques et numériques du langage Python 3 et leurs structures de données particulières

  • Numpy (ndarray)
  • Pandas (Series, DataFrame)
  • GeoPandas (GeoSeries, GeoDataFrame)
  • Matplotlib
  • Cartopy
  • Folium, etc.

Maitrise de logiciels

  • Interpréteur Jupyter Notebook et autres outils en ligne

Visualisation des données

  • Graphiques
  • Cartes
  • Figures fixes et interactives

Traitement de données

  • Données numériques
  • Données textuelles
  • Données vectorielles (géographiques)

Programmation d’une analyse de données

  • Automatisation des calculs en opposition avec un logiciel analytique à la souris
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