Python initiation
Prochaine session
20 et 21 juin 2024
- Manipuler une session de travail Python
- Distinguer les objets Python
- Mettre en œuvre des fonctions de Python pour manipuler un jeu de données
- Manipuler une session de travail Python
- Distinguer les objets Python
- Mettre en œuvre des fonctions de Python pour manipuler un jeu de données
Parmi nos formations au langage Python, cette formation est le niveau 1. Elle ne nécessite pas une maîtrise préalable de Python, mais une expérience de la programmation est conseillée.
Si vous avez déjà des bases en Python et souhaitez vous perfectionner, vous serez peut-être intéressé(e) par la formation Python intermédiaire.
Parmi nos formations au langage Python, cette formation est le niveau 1. Elle ne nécessite pas une maîtrise préalable de Python, mais une expérience de la programmation est conseillée.
Si vous avez déjà des bases en Python et souhaitez vous perfectionner, vous serez peut-être intéressé(e) par la formation Python intermédiaire.
Toute personne souhaitant s’initier au langage Python
Toute personne souhaitant s’initier au langage Python
La formation est consacrée à la présentation des fonctionnalités de base du langage Python, accompagnée d’exemples d’utilisation. Les stagiaires mettront en œuvre le langage, sous la forme d’exercices d’application.
Généralités
- Présentation et installation du langage Python
- Prise en main et premiers pas de Python Notebook
- Fonctions et packages
- Utilisation des aides
Les objets de Python
- Vecteurs
- Facteurs
- Matrices
- Listes
- data.frames
Manipulation de données avec Python
- Importation et exportation de données
- Création et recodage de variables
- Sélection et regroupements de données
Initiation au graphe avec Python
- Manipulation des fenêtres graphiques
- Réalisation et personnalisation de graphes de base avec Python
Atelier : premières analyses de statistique descriptive avec Python
La formation est consacrée à la présentation des fonctionnalités de base du langage Python, accompagnée d’exemples d’utilisation. Les stagiaires mettront en œuvre le langage, sous la forme d’exercices d’application.
Généralités
- Présentation et installation du langage Python
- Prise en main et premiers pas de Python Notebook
- Fonctions et packages
- Utilisation des aides
Les objets de Python
- Vecteurs
- Facteurs
- Matrices
- Listes
- data.frames
Manipulation de données avec Python
- Importation et exportation de données
- Création et recodage de variables
- Sélection et regroupements de données
Initiation au graphe avec Python
- Manipulation des fenêtres graphiques
- Réalisation et personnalisation de graphes de base avec Python
Atelier : premières analyses de statistique descriptive avec Python
Pourquoi choisir Python ?
Python offre de nombreux avantages pour la manipulation de données, qui souvent le distinguent d’autres options telles SAS ou R :
Polyvalence : Python est un langage de programmation polyvalent qui peut être utilisé pour diverses tâches, y compris la manipulation de données. Il offre une grande flexibilité et peut être utilisé pour des projets de développement logiciel, des analyses de données, des applications web, de l’apprentissage automatique (machine learning) et bien plus encore. SAS et R sont plus spécialisés dans le domaine de l’analyse de données.
Syntaxe claire et intuitive : La syntaxe de Python est réputée pour sa clarté et son expressivité. Elle est souvent considérée comme plus lisible que celle de SAS et R. Cela facilite la compréhension du code, la collaboration avec d’autres développeurs et la maintenance du code sur le long terme.
Écosystème riche : Python bénéficie d’un écosystème très vaste et dynamique avec de nombreuses bibliothèques et packages dédiés à la manipulation de données, tels que
NumPy,PandasetSciPy. Ces bibliothèques offrent des fonctionnalités puissantes pour la manipulation, la transformation et l’analyse des données. De plus, Python dispose de bibliothèques spécialisées pour d’autres domaines comme l’apprentissage automatique (scikit-learn,TensorFlow,PyTorch) et la visualisation de données (Matplotlib,Seaborn).Intégration avec d’autres outils et langages : Python peut être facilement intégré avec d’autres outils et langages, ce qui en fait un choix flexible pour l’intégration de workflows de données. Il peut interagir avec des bases de données SQL et NoSQL, se connecter à des API, communiquer avec d’autres langages de programmation tels que Java ou C++, et travailler avec des outils de big data tels que Spark et Hadoop.
Communauté active et support : Python bénéficie d’une communauté très active, ce qui signifie qu’il existe de nombreuses ressources en ligne, des forums de discussion et des tutoriels pour aider les utilisateurs. Les problèmes rencontrés lors de la manipulation des données sont souvent résolus par la communauté, ce qui facilite l’apprentissage et le dépannage.
Adoption croissante : Python connaît une adoption croissante dans le domaine de l’analyse de données et de la science des données. De nombreuses entreprises utilisent Python comme langage principal pour leurs projets d’analyse et d’apprentissage automatique. Cela signifie qu’il existe une demande importante pour les compétences en Python sur le marché du travail.
Bien sûr, d’autres solutions comme SAS et R ont également leurs forces dans le domaine de la manipulation des données et au-delà dans ceux de l’analyse statistique et de la data science. Nous vous invitons à cet égard à découvrir nos formations SAS et nos formations R.
Pourquoi choisir Python ?
Python offre de nombreux avantages pour la manipulation de données, qui souvent le distinguent d’autres options telles SAS ou R :
Polyvalence : Python est un langage de programmation polyvalent qui peut être utilisé pour diverses tâches, y compris la manipulation de données. Il offre une grande flexibilité et peut être utilisé pour des projets de développement logiciel, des analyses de données, des applications web, de l’apprentissage automatique (machine learning) et bien plus encore. SAS et R sont plus spécialisés dans le domaine de l’analyse de données.
Syntaxe claire et intuitive : La syntaxe de Python est réputée pour sa clarté et son expressivité. Elle est souvent considérée comme plus lisible que celle de SAS et R. Cela facilite la compréhension du code, la collaboration avec d’autres développeurs et la maintenance du code sur le long terme.
Écosystème riche : Python bénéficie d’un écosystème très vaste et dynamique avec de nombreuses bibliothèques et packages dédiés à la manipulation de données, tels que
NumPy,PandasetSciPy. Ces bibliothèques offrent des fonctionnalités puissantes pour la manipulation, la transformation et l’analyse des données. De plus, Python dispose de bibliothèques spécialisées pour d’autres domaines comme l’apprentissage automatique (scikit-learn,TensorFlow,PyTorch) et la visualisation de données (Matplotlib,Seaborn).Intégration avec d’autres outils et langages : Python peut être facilement intégré avec d’autres outils et langages, ce qui en fait un choix flexible pour l’intégration de workflows de données. Il peut interagir avec des bases de données SQL et NoSQL, se connecter à des API, communiquer avec d’autres langages de programmation tels que Java ou C++, et travailler avec des outils de big data tels que Spark et Hadoop.
Communauté active et support : Python bénéficie d’une communauté très active, ce qui signifie qu’il existe de nombreuses ressources en ligne, des forums de discussion et des tutoriels pour aider les utilisateurs. Les problèmes rencontrés lors de la manipulation des données sont souvent résolus par la communauté, ce qui facilite l’apprentissage et le dépannage.
Adoption croissante : Python connaît une adoption croissante dans le domaine de l’analyse de données et de la science des données. De nombreuses entreprises utilisent Python comme langage principal pour leurs projets d’analyse et d’apprentissage automatique. Cela signifie qu’il existe une demande importante pour les compétences en Python sur le marché du travail.
Bien sûr, d’autres solutions comme SAS et R ont également leurs forces dans le domaine de la manipulation des données et au-delà dans ceux de l’analyse statistique et de la data science. Nous vous invitons à cet égard à découvrir nos formations SAS et nos formations R.
