EPIGEP-FI-3-S1-UPM-Python-visualisation-données

Prérequis

Pour ce cours, il est nécessaire de maîtriser les bases de la programmation Python présentées dans le cours EPIGPC-2-S3-UAE-E06-Python Python. Pour vous en assurer, à la lecture de l’énoncé, vous devez vous sentir capable de résoudre ces exercices :

Test technique

Le cours proprement dit débute par un Test technique que vous devez valider en moins de 04:00.

Le cours

Internet

Une source importante de données est le web. Ce chapitre présente les techniques de base pour accéder à des données sur internet.

Géolocalisation

Les données géographiques sont omniprésentes. Ce chapitre présente les concepts de base pour manipuler des données géographiques en Python.

Scientific Python

Le module NumPy est la bibliothèque de référence pour le calcul scientifique en Python. Il permet de manipuler des tableaux multidimensionnels et de réaliser des opérations mathématiques efficaces.

Pandas

Pandas est une bibliothèque puissante pour la manipulation et l’analyse de données. Elle fournit des structures de données flexibles comme les DataFrames, idéales pour travailler avec des données tabulaires.

Visualisation de données

Introduction à la visualisation de données avec Python. Ce chapitre couvre les principes fondamentaux de la visualisation et présente les bibliothèques couramment utilisées.

Les graphiques

Plotly est une bibliothèque de visualisation interactive qui permet de créer des graphiques dynamiques et attrayants. Ce chapitre explore ses fonctionnalités principales.

Les dashboards

Dash est un framework pour construire des applications web analytiques en Python. Il permet de créer des tableaux de bord interactifs avec peu de code.

Le projet data

Projet de visualisation de données intégrant les concepts et outils présentés dans le cours.

L’environnement GitHub

L’environnement GitHub : repositories, codespaces, workflow.

Git

Le système de gestion de version Git : concepts, commandes de base, workflow.

Environnement de travail du projet

Le développement collaboratif avec GitHub.

Intervenants