Pandas & NumPy.

Analysez et transformez vos tableaux avec Pandas, NumPy et l’IA. Décrivez les traitements, faites produire les solutions et vérifiez les calculs sur des fichiers réels, sans écrire les programmes à la main.

NumPy Pandas Niveau · Intermédiaire Data Cleaning Feature Engineering

ndarray

Calculs
vectorisés

DataFrame

Manipulation
tabulaire

5 jours

Formation
intensive

— Objectifs

Vous apprendrez à

01 / Objectifs

Calculer avec l’IA et NumPy

Faire préparer des tableaux de données et vérifier leur structure
Décrire les sélections et transformations attendues à l’assistant
Faire calculer des indicateurs et contrôler les résultats sur un échantillon
Comparer les traitements proposés par l’IA et mesurer leur efficacité

Analyser avec l’IA et Pandas

Faire analyser et transformer des tableaux avec Pandas et l’IA
Nettoyer des jeux de données réels (valeurs manquantes, doublons…)
Réaliser des agrégations complexes avec groupby
Faire rapprocher plusieurs fichiers et contrôler les correspondances
Préparer un dataset pour du Machine Learning

— Programme

Programme détaillé

02 / Programme

Jour1

NumPy : calcul scientifique

Faire préparer les tableaux par l’IA et vérifier types et dimensions
Décrire les sélections attendues et contrôler les données retenues
Faire calculer des indicateurs et vérifier unités et résultats

Jour2-3

Pandas : fondamentaux & nettoyage

Faire expliquer la structure des données et les colonnes utiles
Faire importer et exporter des fichiers CSV, Excel et JSON avec l’IA
Faire appliquer des règles de nettoyage puis comparer les données avant et après
Décrire les colonnes souhaitées et vérifier les transformations générées

Jour4-5

Agrégations, jointures & préparation ML

Formuler des questions métier et vérifier les statistiques produites
Faire produire des tableaux de synthèse et vérifier les totaux
Faire rapprocher plusieurs sources et contrôler les lignes manquantes ou dupliquées
Encodage, normalisation et feature engineering
Projet final : nettoyage complet d’un dataset réel

— Prochaine étape

Prêt à maîtriser la manipulation de données avec Python ?

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