@@ -118,3 +118,47 @@ Excel avec un graphe automatiquement depuis Python.
118
118
* :ref: `l-example-serialization `
119
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* :ref: `l-example-plot-groupby `
120
120
* :ref: `Manipulation de données avec pandas <nbl-c_data-nb_pandas >`
121
+
122
+ Journée 3 (3/3)
123
+ ===============
124
+
125
+ **Partie 1 **
126
+
127
+ * retour sur la syntaxe du langage python, boucle, test, fonctions et classes
128
+ * exceptions
129
+ * expressions régulières
130
+ * pickle, fichiers pickle
131
+ * tests unitaires
132
+ * récupération des fichiers préparés pour la formation avec pandas
133
+ * utilisation de skrub pour avoir un premier aperçu
134
+
135
+ **Partie 2 **
136
+
137
+ * rappel pandas: group by, jointure, inner, outer, left, right, pivot
138
+ * gestion des doublons
139
+ * une fois la base complète obtenue, analyse de nouveau
140
+ * même opérations en SQL
141
+ * identification des valeurs aberrantes
142
+ * valeurs manquantes, remplacement simple (moyenne), corrélations (KNNImputer)
143
+ * premières impressions
144
+
145
+ Journée 4 (4/3)
146
+ ===============
147
+
148
+ **Partie 1 **
149
+
150
+ * retour sur les graphes matplotlib, seaborn, plotly, skrub
151
+ * cartographie, cartopy, folium encore
152
+ * corrélations, pairplots
153
+ * gestion des dates
154
+ * cubes de données avec pandas, passer un indice à droite, à gauche
155
+ * on reprend chaque colonne
156
+
157
+ **Partie 2 **
158
+
159
+ * notion d'itérateur en python
160
+ * application à pandas read_csv version itérateur pour manipuler des gros dataframes
161
+ * utilisation de sqlite3 (extension sqlite3 vscode)
162
+ * découpage d'une base en deux, apprentissage, respecter le temps et les identifiants
163
+ * calcul du prix d'un contrat d'assurance pour un an en fonction de
164
+ variables choisies
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