Dernière mise à jour le 23/11/2024
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
Jusqu'a 8 jours avant le début de la formation, sous condition d'un dossier d'insciption complet
Méthodes
Fin de formation : entretien individuel.
Satisfaction des participants : questionnaire de satisfaction réalisé en fin de formation.
Assiduité : certificat de réalisation.
Validations des acquis : grille d'evalution des acquis établie par le formateur en fin de formation.
Code de formation : BDP05
Tarifs
Prix public : 1960 €
Tarif & financement :
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Le dispositif FNE-Formation.
L’OPCO (opérateurs de compétences) de votre entreprise.
France Travail: sous réserve de l’acceptation de votre dossier par votre conseiller Pôle Emploi.
CPF -MonCompteFormation
Contactez nous pour plus d’information : contact@aston-institut.com
Lieux & Horaires
Durée : 14
heures
Délai d'accès :
8 jours avant le début de la formation
Prochaines sessions
Handi-accueillante
Accessible aux personnes en situations de handicap.
Pour toutes demandes, contactez notre référente,
Mme Rizlene Zumaglini
Mail : rzumaglini@aston-ecole.com