Data-Analyst : Jupyter notebook

Module 1: Installer Anaconda et Prendre en Main Jupyter Notebook Installer Anaconda selon les procédures définies. Se familiariser avec l'interface de Jupyter Notebook. Module 2: Utiliser des Modules Python pour le Traitement des Données Présenter les modules essentiels (pandas, numpy, etc.). Illustrer l'utilisation de ces modules pour manipuler les données. Module 3: Interagir avec IpyWidgets Introduire l'utilisation d'IpyWidgets pour créer des éléments interactifs. Mettre en œuvre des widgets pour une expérience utilisateur enrichie. Module 4: Embellir les Notebooks avec Markdown, HTML, CSS, LaTeX Utiliser Markdown pour formater le texte. Intégrer des éléments HTML, CSS et LaTeX pour personnaliser le style et la présentation. Module 5: Réaliser un Reporting à l'Aide d'un Notebook Explorer les fonctionnalités de reporting dans Jupyter Notebook. Créer des rapports interactifs intégrant des visualisations de données. Module 6: Gérer les Erreurs et Débugger Comprendre les messages d'erreur courants. Appliquer des techniques de débogage pour optimiser le code. Module 7: Utiliser Avancé de Pandas Maîtriser les fonctionnalités avancées de manipulation de données avec Pandas. Traiter les données manquantes et effectuer des opérations avancées. Module 8: Visualiser les Données avec Matplotlib et Seaborn Créer des graphiques et visualisations avec Matplotlib et Seaborn. Sélectionner les types de graphiques adaptés aux données. Module 9: Utiliser des Fonctions Avancées en Python Explorer les fonctionnalités avancées du langage Python. Mettre en œuvre la programmation orientée objet et utiliser des décorateurs. Module 10: Collaborer avec Jupyter Notebook et Gérer les Versions Utiliser Jupyter Notebook dans un contexte collaboratif. Gérer les versions du code avec des outils comme Git. Nous pouvons adapter et personnaliser le programme en fonction de vos besoins par des compléments. N'hésitez pas à nous contacter pour ajuster le programme de votre formation !