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Plan du cours

Partie 1 : Les Fondamentaux de Python pour l'Analytique (3,5 Heures)

·       Module 1 : Le Paysage de l'Analytique (45 min)

o   Pourquoi Python ? Comparaison de Python avec Excel et SQL dans la recherche académique.

o   Préparer le succès : Introduction aux Notebooks Jupyter et à Google Colab.
Google Colab sera plus simple car aucune installation n'est nécessaire, mais une connexion internet plus robuste est requise.
Si possible, les participants peuvent installer Jupyter Notebooks pour une expérience plus fluide.

·       Module 2 : Les Briques Élémentaires des Données (60 min)

o   Variables, Types de données (Chaînes de caractères, Entiers, Décimaux) et logique de base.

o   Compréhension des Listes et Dictionnaires : comment Python stocke l'information.

·       Module 3 : Démonstration et laboratoire sur Python pour l'Analyse de Données (75 min)

o   Introduction à Pandas : la norme industrielle pour la manipulation des données.

o   Pratique : Chargement d'un fichier CSV, filtrage des données et calcul des statistiques de base.

Partie 2 : Introduction à l'Analytique d'Entreprise (2,0 Heures)

·       Module 4 : L'Esprit Analytique : Comprendre le cadre « Demander-Analyser-Agir ». Comment formuler des questions commerciales auxquelles les données peuvent répondre.

·       Module 5 : Descriptif vs Prédictif : Vue d'ensemble de l'interprétation des tendances et de la détection d'anomalies dans un contexte financier.

·       Module 6 : Communiquer les Informations : Principes de la narration par les données (data storytelling) : transformer les résultats techniques en recommandations pour les cadres dirigeants.

Pré requis

  • Une compréhension de l'analytique des données
  • Une expérience avec le traitement des données

 7 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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