Formation Data Visualisation en Python
Public admis
- Salarié en Poste
- Demandeur d'emploi
- Entreprise
- Etudiant
Financements
Eligible CPF Votre OPCO Financement personnel
Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation Data Visualisation en Python, vous aurez acquis les connaissances nécessaires pour :
- Acquérir une compréhension approfondie des principes fondamentaux de la dataviz, y compris l'importance de la communication visuelle des données
- Choisir parmi les modules de dataviz en Python (Matplotlib, Plotly et Seaborn), et utiliser ces outils pour créer des visualisations impactantes
- Choisir les types de diagrammes les plus appropriés pour représenter différentes informations, en fonction des contextes spécifiques
- Optimiser le choix des couleurs, la disposition et d'autres éléments graphiques pour améliorer la clarté et l'esthétique de leurs visualisations
| Tarif |
A partir de 1 995,00 € |
| Durée | 3 jours (21h) |
| Modes |
|
| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
| Tarif |
A partir de 1 995,00 € |
| Durée | 3 jours (21h) |
| Modes |
|
| Sessions | |
| Lieux | Partout en France |
Description
Cette formation Data Visualisation en Python vous propose une approche complète de la dataviz avec Python.
Après une introduction sur les concepts de la data visualisation, vous apprendrez à les mettre en œuvre en Python avec un panel représentatif de diagrammes professionnels.
Vous verrez ensuite comment sélectionner le meilleur diagramme pour vos objectifs de présentation et de communication tout en optimisant la mise en forme des graphiques. Parmi les bibliothèques présentées en détail nous nous servirons principalement de Matplotlib, Plotly et Seaborn dans de nombreux travaux pratiques résumés dans un projet final conçu dans une approche professionnelle.
Programme
Introduction à la Data Visualisation et présentation des types de diagrammes
Introduction à la DatavizDéfinition de la dataviz et son rôle dans l'analyse des donnéesImportance de la communication visuelle des donnéesTypes de diagrammes et leur utilisationPrésentation des diagrammes les plus courants : barres, lignes, camemberts, scatter plots.
Exemples d'utilisation dans des contextes spécifiques tels que comparaisons, tendances, distributions
Bonnes pratiques en Dataviz
Sélection de diagrammes selon la situationMéthodes pour choisir le type de diagramme en fonction du message à communiquerCas pratiques pour permettre aux participants de choisir le bon type de graphiqueBonnes Pratiques de DatavizPrincipes de conception essentiels : lisibilité, simplicité, efficacitéExemples de bonnes pratiques avec des outils de dataviz populaires
Mise en forme et optimisation
Mise en forme de graphiquesChoix de couleurs efficaces pour transmettre le message visuelAgencement optimal des éléments graphiques pour maximiser la compréhensionPratique de la mise en formeAtelier pratique d'optimisation de graphiques avec des retours et suggestions d'améliorationExercices interactifs pour appliquer les principes de mise en forme
Principaux modules de Dataviz en Python
Présentation des modulesVue d'ensemble de Matplotlib, Plotly, Seaborn, etc.Comparaison de la popularité, des forces et des faiblesses de chaque moduleDécouverte des fonctionnalités des modulesDémonstrations interactives des fonctionnalités clés de chaque module
Discussions sur les cas d'utilisation appropriés pour chaque bibliothèque
Mise en situation pratique et projet final
Exercices pratiquesApplication des connaissances acquises sur des jeux de données réelsRésolution de problèmes courants en dataviz à travers des exercices pratiquesProjet finalLes participants travaillent sur un projet de dataviz complet
Présentations des projets avec des discussions sur les choix de conception et les défis rencontrés
Publication de son rapport de données en ligne
Prérequis
Public
Ces formations pourraient vous intéresser
Objectifs de la formation
À l'issue de cette formation Piloter un projet de Data Science, vous aurez acquis les connaissances et compétences nécessaires pour :
- S'approprier les spécificités d'un projet de Data Science
- Constituer un programme de projets de Data Science
- Savoir mener une phase de cadrage d'un projet de Data Science
- Piloter un projet de Data Science en exploration et en production
| Tarif |
A partir de 1 890,00 € |
| Durée |
2j / 14h |
| Modes |
|
Objectifs de la formation
- Cette formation fait l'objet d'une évaluation formative.
| Tarif |
Contacter l'organisme |
| Durée |
3 jours (21 heures) |
| Modes |
|
Objectifs de la formation
À l'issue de cette formation Master Data Management, vous aurez acquis les connaissances et compétences nécessaires pour :
- Appréhender l’écosystème de la donnée de référence au sein du SI
- Comprendre les données de référence et leurs enjeux pour l’entreprise (Master Data)
- Appréhender l’impact des nouvelles architectures de données et du Big Data sur le Master Data
- Décrire les technologies et les outils de MDM (Master Data Management)
- Comprendre le rôle de la gouvernance des données et des différents acteurs
- Démarrer un projet de référentiel SI en respectant les bonnes pratiques et avec les bons outils
| Tarif |
A partir de 2 120,00 € |
| Durée |
2j / 14h |
| Modes |
|
Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Identifier les caractéristiques principales de Spark et des Databricks
- Décrire comment les DataFrames sont créées et évaluées dans Spark
- Appliquer les transformations DataFrame pour traiter et analyser les données
- Appliquer le streaming structuré pour traiter les données en continu.
| Tarif |
A partir de 2 280,00 € |
| Durée |
3j / 21h |
| Modes |
|
Objectifs de la formation
À l'issue de cette formation ONTAP 9.x Data Protection Administration vous aurez acquis les connaissances et les compétences nécessaires :
- Définir les fonctionnalités de protection de données d’ONTAP 9.x
- Comprendre les multiples relations de data mirroring disponibles avec ONTAP 9.x
- Configurer et exploiter la réplication de données de SnapMirror et SnapVault
- Expliquer la protection de données de la SVM
- Expliquer les composants et les configurations inclus dans SyncMirror MetroCluster.
- Décrire l’opération, la configuration et la gestion du protocol NDMP
| Tarif |
A partir de 1 900,00 € |
| Durée |
2j / 14h |
| Modes |
|
Objectifs de la formation
This course presents advanced models available in IBM SPSS Modeler. The participant is first introduced to a technique named PCA/Factor, to reduce the number of fields to a number of core factors, referred to as components or factors.
The next topics focus on supervised models, including Support Vector Machines, Random Trees, and XGBoost. Methods are reviewed on how to analyze text data, combine individual models into a single model, and how to enhance the power of IBM SPSS Modeler by adding external models, developed in Python or R, to the Modeling palette.
| Tarif |
A partir de 750,00 € |
| Durée |
1j / 7h |
| Modes |
|
Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Configurer la haute disponibilité sur un système SAP HANA multi-hôtes en mode "scale-out"
- Démontrer ce qui se passe lors de l'échec d'un noeud esclave ou maître
- Installer et configurer la réplication d'un système SAP HANA de manière classique et avec la nouvelle configuration actif / actif
- Expliquer les scripts Python fournis par SAP.
| Tarif |
A partir de 2 460,00 € |
| Durée |
3j / 21h |
| Modes |
|
Objectifs de la formation
À l'issue de cette formation Qlik Sense Business Analyst, les participants auront acquis les connaissances et les compétences nécessaires pour :
- Connaître l'architecture d'une application Qlik Sense
- Naviguer dans une application Qlik Sense
- Créer une première application en utilisant le mode assistant
- Charger et transformer les données
- Modéliser correctement les données avec Qlik Sense
- Connaître les différents cas d’utilisation des visualisations
- Créer un multiple choix de visualisation et de mise en récit
- Savoir publier l’application et collaborer.
Cette formation s'appuie sur la v12.
| Tarif |
A partir de 1 480,00 € |
| Durée |
2j / 14h |
| Modes |
|
Objectifs de la formation
A l'issue de cette formation, vous serez capable de :
- Identifier les enjeux du Machine Learning dans l'entreprise
- Utiliser les fonctionnalités de Machine Learning sous IBM Cognos Analytics CA 11.x
- Manipuler les algorithmes de Machine Learning.
| Tarif |
A partir de 2 280,00 € |
| Durée |
3j / 21h |
| Modes |
|
Objectifs de la formation
- Cette formation fait l'objet d'une évaluation formative.
| Tarif |
Contacter l'organisme |
| Durée |
3 jours (21 heures) |
| Modes |
|
