Dernière mise à jour le 21/07/2024

Visualisation avancée de données avec Python

Informations générales

Type de formation : Formation continue
Domaine : IA, Big Data et Bases de données
Filière : Big Data
Rubrique : Fondamenteaux
Formation éligible au CPF : Non
Formation Action collective : Non

Objectifs & compétences

Savoir traiter les données scientifiques brutes pour leur visualisation
Savoir utiliser les librairies graphiques de python pour visualiser des données
Graphiques spécifiques : graphes dynamiques, cartographie

Public visé

Développeurs souhaitant mettre en valeur les données scientifiques avec un support visuel, Data analysts, Data scientists.

Pré-requis

Avoir suivi la formation "Python Initiation" ou avoir un niveau équivalent et avoir une pratique régulière du langage Python

Programme

 1) Visualisation de données
    • Contexte de la visualisation de données scientifiques et pièges à éviter
    • Concepts essentiels de la communication visuelle (couleurs, taille, forme, type de graphique, ...)
    • Architecture de présentation des données (DPA)
    • La valorisation des données. Les indicateurs de performance clés (KPI).
    • Objectifs et règles de conception : clarté, pertinence, cohérence, stimulation.
    • Principes de perceptions des informations.
    • Types de visualisation de base : graphiques linéaires, diagrammes en secteurs, cartes de zone, frise
    • chronologique, diagrammes de dispersion, arbres, pyramides des populations
    • Types évolués : infographie, nuages de bulles, graphiques à puces, cartes de chaleur, graphiques de séries chronologiques
 
Atelier : mise en évidence de la pertinence du type de graphiques :
comparaison camemberts, barres, chandeliers japonais, ...
 
2 ) Personnalisation des graphes avec Matplotlib
    • Fonctionnement de matplotlib : les backends, graphiques interactifs, polices, gestion des évènements,performances.
    • Exploration du package pour créer des graphes sur différents types de données (qualitatives, quantitatives,séries temporelles, 3 dimensions)
    • Affiner et compléter les graphes (échelle, valeurs aberrrantes, barres d'erreur, etc ..)
    • Les types : bar, scatter, plot, boxplot, fill_between, imshow, tricontour, quiver
    • Personnalisation de graphes (légende, points remarquables avec flèche et texte en LateX dans le graphe,modification du style de graphe)
 
Atelier : création de graphiques personnalisés. Utilisation des styles Matplotlib
Atelier : détection d'anomalie par l'utilisation d'animations
 
3) Packages spécialisés
    • Transformer des données avec Pandas (calculs d'agrégats, traitement des valeurs manquantes ou incohérentes, gestion des dates, etc ...
 
Atelier : nettoyage, préparation et regroupement de données de températures.
    • Mise en oeuvre des bfill, ffill, ... Gestion des nan.
    • Gestion des données temporelles. Préparation des données pour
    • visualisation.
    • Le package Seaborn pour les données statistiques (box plot, pair plot, violin plot, matrices de graphiques,cartes thermiques, etc ...)
Atelier : installation du paquet et création d'une carte thermique sur les données précédentes.
    • Cartographie (package cartopy et/ou Folium)
 
Atelier : ajout d'une planisphère sur la carte thermique précédente.
    • Visualisation des points chauds de la planère en fonction des
    • années
 
4) Interactivité et gros volumes de données
    • Création de dashboards simples (graphes et boutons simples permettant l'action de l'utilisateur)
    • Dashboards interactifs et partageables (par exemple, lien avec un notebook IPython ou Jupyter)
    • Création de graphiques web interactifs avec le package Bokeh, Plotty ...
    • Les apis Bokeh
 
Atelier : mise en oeuvre de Bokeh. Création d'un graphique interactif reliant les isothermes de la carte précédente
    • Visualisation dans un navigateur.
    • Paasage à l'échelle, présentation de l'écosystème HoloViz : datashader, geoviews, panel.
    • Gros volume de données avec datashader ou holoViz.
 
Atelier : intégration de données vents, visibilité au graphique précédent.
    • Mise en évidence de la tenue à la charge.
 
 
 

Modalités

Modalités : en présentiel, distanciel ou mixte – Horaires de 9H à 12H30 et de 14H à 17H30 soit 7H – Intra et Inter entreprise
Pédagogie : essentiellement participative et ludique, centrée sur l’expérience, l’immersion et la mise en pratique. Alternance d’apports théoriques et d’outils pratiques.
Ressources techniques et pédagogiques : Support de formation au format PDF ou PPT Ordinateur, vidéoprojecteur, Tableau blanc, Visioconférence : Cisco Webex / Teams / Zoom
Pendant la formation : mises en situation, autodiagnostics, travail individuel ou en sous-groupe sur des cas réels
 

Méthodes

Fin de formation : entretien individuel
Satisfaction des participants : questionnaire de satisfaction réalisé en fin de formation
Assiduité : certificat de réalisation (validation des acquis)
Code de formation : BDP05

Tarifs

Prix public : 1960
Tarif & financement :
Nous vous accompagnons pour trouver la meilleure solution de financement parmi les suivantes :
  • Le plan de développement des compétences de votre entreprise : rapprochez-vous de votre service RH.
  • Le dispositif FNE-Formation.
  • L’OPCO (opérateurs de compétences) de votre entreprise.
  • Pôle Emploi sous réserve de l’acceptation de votre dossier par votre conseiller Pôle Emploi.
  • CPF -MonCompteFormation
Contactez nous pour plus d’information

Lieux & Horaires

Campus : Ensemble des sites

Durée : 14 heures
Délai d'accès :
8 jours avant le début de la formation
 

Distanciel possible : Oui

Prochaines sessions

Cliquez sur la date choisie pour vous inscrire :

  • Inscription au 16 / 09 / 2024
    : Ensemble des sites
    : Distanciel possible
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    : 2 jours
Handi-accueillante Accessible aux personnes en situations de handicap. Pour toutes demandes, contactez notre référente, Mme Rizlene Zumaglini Mail : rzumaglini@aston-ecole.com

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