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 Durée 14 heures

Plan du cours

Fondamentaux de Python pour les tâches de données

  • Installation de Python et configuration de l'environnement de développement
  • Fondamentaux du langage : variables, types de données, structures de contrôle
  • Rédaction et exécution de scripts Python simples

Gestion de fichiers : CSV et Excel

  • Lecture et écriture de fichiers CSV à l'aide du module csv et Pandas
  • Travail avec des fichiers Excel à l'aide d'openpyxl/xlrd et Pandas
  • Exercices pratiques : automatisation des conversions de fichiers

Introduction à Pandas

  • Bases de DataFrame : création, indexation, sélection et filtrage
  • Opérations d'agrégation et de regroupement
  • Opérations courantes de nettoyage : valeurs manquantes, doublons et conversions de types

Introduction à Polars

  • Concepts de Polars et caractéristiques de performance par rapport à Pandas
  • Opérations de base sur DataFrame dans Polars
  • Exemple d'utilisation : quand choisir Polars plutôt que Pandas

Transformation avancée de données (Intermédiaire)

  • Jonctions complexes, fonctions de fenêtre et opérations de pivot dans Pandas
  • Modèles de traitement de données efficaces avec Polars
  • Enchaînement des opérations et optimisation de l'utilisation de la mémoire

Automatisation des processus avec Python

  • Rédaction de scripts pour automatiser les tâches de données répétitives et les étapes ETL
  • Planification des scripts avec des planificateurs de système d'exploitation ou de tâches
  • Journaux (logging), gestion des erreurs et notifications

Emballage des scripts et bonnes pratiques

  • Création d'exécutables avec PyInstaller ou des outils similaires
  • Structuration des projets, environnements virtuels et gestion des dépendances
  • Bases du contrôle de version et documentation des flux de travail

Mini-projet pratique

  • Tâche de bout en bout : lecture de fichiers bruts, nettoyage et transformation des données, production des sorties
  • Automatisation du flux de travail et emballage en un script exécutable ou un fichier exécutable
  • Revue et améliorations basées sur les retours des pairs

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Familiarité de base avec les concepts de programmation ou volonté d'apprendre
  • Facilité d'utilisation de la ligne de commande ou du terminal pour l'installation des paquets
  • Expérience dans le travail avec des tableurs (CSV/Excel)

Public cible

  • Analystes de données et personnel opérationnel automatisant les tâches de données
  • Ingénieurs analytiques recherchant un scripting ETL léger
  • Professionnels intéressés par des flux de travail de données basés sur Python et pratiques

Nombre de participants


Prix par participant

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Florin Vrincianu
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Cours à venir

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2026-11-19 09:30
14 heures
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2550 EUR (En ligne)
2950 EUR (Salle de Classe)

Python pour les tâches de données : Débutant et Intermédiaire avec Pandas et Polars

2026-12-03 09:30
14 heures
Bruxelles
2550 EUR (En ligne)
3650 EUR (Salle de Classe)

Python pour les tâches de données : Débutant et Intermédiaire avec Pandas et Polars

2026-12-17 09:30
14 heures
Bruges
2550 EUR (En ligne)
3350 EUR (Salle de Classe)

Python pour les tâches de données : Débutant et Intermédiaire avec Pandas et Polars

2026-12-31 09:30
14 heures
Louvain
2550 EUR (En ligne)
3450 EUR (Salle de Classe)

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  • Comprendre l'interface et les fonctionnalités de l'IDE AWS Cloud9.
  • Écrire, déboguer et déployer des applications Python dans AWS Cloud9.
  • Collaborer avec d'autres développeurs via la plateforme AWS Cloud9.
  • Intégrer AWS Cloud9 avec d'autres services AWS pour des déploiements avancés.
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À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

  • Configurer un environnement de développement incluant Python, Pandas et NumPy.
  • Créer une application d'analyse de données à l'aide de Pandas et NumPy.
  • Réaliser des opérations avancées de nettoyage, de tri et de filtrage des données.
  • Effectuer des agrégations et analyser des séries temporelles.
  • Visualiser les données à l'aide de Matplotlib et d'autres bibliothèques de visualisation.
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  • Comprendre les concepts clés, les fonctionnalités et les avantages de la stack FARM.
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À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

  • Mettre en place l'environnement de développement nécessaire pour développer des APIs avec Python et FastAPI.
  • Créer des APIs plus rapidement et plus simplement à l'aide de la bibliothèque FastAPI.
  • Apprendre à créer des modèles de données et des schémas basés sur Pydantic et OpenAPI.
  • Connecter des APIs à une base de données à l'aide de SQLAlchemy.
  • Mettre en œuvre la sécurité et l'authentification dans les APIs en utilisant les outils de FastAPI.
  • Construire des images de conteneurs et déployer des APIs web sur un serveur cloud.
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À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

  • Créer un modèle de détection de la fraude en Python et avec TensorFlow.
  • Construire des régressions linéaires et des modèles de régression linéaire pour prédire la fraude.
  • Développer une application d'intelligence artificielle de bout en bout pour analyser les données de fraude.
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Cette formation en direct, animée par un instructeur à Belgique (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs réseaux souhaitant maintenir, gérer et concevoir des réseaux informatiques à l'aide de Python.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

  • Optimiser et exploiter Paramiko, Netmiko, Napalm, Telnet et pyntc pour l'automatisation des réseaux avec Python.
  • Maîtriser le multi-threading et le multiprocessing dans l'automatisation des réseaux.
  • Utiliser GNS3 et Python pour la programmation réseau.
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