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Plan du cours

Introduction

Aperçu de Tableau et de l’API TabPy

Exploration des cas d’usage de TabPy pour les chercheurs en data science

Installation et configuration de TabPy

Configuration de Tableau Desktop avec Python

Configuration d’une connexion TabPy sur Tableau

Transmission d’expressions vers Python

Exécution de scripts Python dans Tableau

Estimation de la probabilité de départ des clients à l’aide de la régression logistique

Obtention des scores de sentiment pour les avis sur des produits vendus

Évaluation du comportement des utilisateurs à l’aide d’un modèle prédictif

Exploitation des résultats pour créer un entonnoir de conversion efficace

Résumé et conclusion

Pré requis

  • Expérience de programmation avec Python
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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