Cours Python pour analyse de données et automatisation

Leçon 1 • Fonctions et code modulaire

Définissez des fonctions réutilisables avec des paramètres, des valeurs de retour et des docstrings. Le code modulaire réduit les doublons et simplifie la maintenance des pipelines de données.

Leçon 2 • Configuration de votre environnement Python

Installez Python, configurez des environnements virtuels et choisissez un IDE adapté au travail sur les données. Cette base garantit des configurations de projet reproductibles et sans conflit.

Leçon 3 • Syntaxe de base de Python et types de données

Maîtrisez les variables, les opérateurs et les types de données intégrés, notamment les chaînes, les entiers, les flottants et les booléens. Ces primitives sous-tendent chaque tâche de manipulation de données à venir.

Leçon 4 • Collections : listes, tuples, dictionnaires, ensembles

Comprenez les quatre types de collections de base de Python et quand les utiliser. Une utilisation efficace des collections accélère directement les modèles de stockage et de récupération des données.

Leçon 1 • Ingestion de données JSON et XML

Chargez des structures JSON et XML imbriquées dans des objets Python pour un traitement ultérieur. Ces formats dominent les réponses API et les fichiers de configuration.

Leçon 2 • Gestion des erreurs dans l'ingestion de données

Appliquez des blocs try/except pour intercepter les erreurs d'encodage, les fichiers manquants et les enregistrements mal formés. Un code d'ingestion robuste empêche la corruption silencieuse des données dans les pipelines.

Leçon 3 • Lecture et écriture de fichiers texte

Utilisez la fonction intégrée open() de Python pour lire, écrire et ajouter du contenu à des fichiers texte brut. Une gestion correcte des fichiers évite les pertes de données et les fuites de ressources.

Leçon 4 • Lecture de fichiers Excel et d'autres formats

Importez des classeurs Excel multi-feuilles et d'autres formats binaires à l'aide d'openpyxl et pandas. Excel reste une source de données primaire dans la plupart des flux de travail métier.

Leçon 1 • Opérations vectorisées et broadcasting

Appliquez des opérations mathématiques élément par élément et les règles de broadcasting pour remplacer les boucles Python lentes. La vectorisation est la principale technique de performance dans le code Python numérique.

Leçon 2 • Tableaux NumPy et création de tableaux

Créez et inspectez des ndarrays à partir de listes, de plages et de générateurs aléatoires. Les tableaux sont la structure de données centrale pour toutes les bibliothèques Python numériques et scientifiques.

Leçon 3 • Fonctions statistiques et d'algèbre linéaire

Utilisez np.linalg et les fonctions statistiques pour les opérations matricielles et le résumé des données. Ces capacités sous-tendent le prétraitement de l'apprentissage automatique et le calcul scientifique.

Leçon 1 • Regroupement, agrégation et tableau croisé dynamique

Résumez les données avec groupby(), agg() et les tableaux croisés dynamiques pour révéler des modèles entre catégories. Ces opérations alimentent la plupart des rapports métier et des calculs d'indicateurs clés de performance.

Leçon 2 • Fondamentaux des DataFrames et des Series

Créez des DataFrames à partir de dictionnaires, de listes et de fichiers, et comprenez la structure Series. Ces objets sont les conteneurs principaux pour toutes les opérations pandas.

Leçon 3 • Sélection, filtrage et découpage de données

Extrayez des sous-ensembles de données à l'aide de masques booléens, query() et de la sélection de colonnes. Une sélection précise est essentielle avant toute étape de transformation ou d'analyse.

Leçon 4 • Fusion, jointure et concaténation

Combinez plusieurs DataFrames à l'aide de merge(), join() et concat() pour intégrer des données provenant de différentes sources. L'intégration multi-sources est une tâche quotidienne dans les métiers de la donnée.

Leçon 1 • Tracé avec Matplotlib

Construisez des graphiques en lignes, barres, nuages de points et histogrammes en utilisant l'API orientée objet de matplotlib. Matplotlib offre un contrôle total sur chaque élément visuel d'une figure.

Leçon 2 • Personnalisation et exportation des graphiques

Appliquez des thèmes, des palettes de couleurs, des annotations et exportez les graphiques au format PNG ou PDF pour les rapports. Des visuels soignés augmentent la confiance des parties prenantes dans les résultats analytiques.

Leçon 3 • Visualisation statistique avec Seaborn

Créez des graphiques de distribution, des heatmaps et des graphiques catégoriels avec l'API de haut niveau de seaborn. Seaborn accélère l'analyse exploratoire des données en combinant automatiquement statistiques et esthétique.

Leçon 4 • Profilage statistique des ensembles de données

Calculez les statistiques descriptives, les distributions et les corrélations pour comprendre la structure de l'ensemble de données. Le profilage guide chaque décision ultérieure de nettoyage et de modélisation.

Leçon 1 • Automatisation du système de fichiers

Naviguez, créez, copiez, déplacez et supprimez des fichiers et des répertoires par programmation. L'automatisation du système de fichiers est le point d'entrée le plus courant pour les scripts Python en milieu professionnel.

Leçon 2 • Envoi de notifications par e-mail automatisées

Envoyez des e-mails avec pièces jointes en utilisant les bibliothèques smtplib et email pour informer les parties prenantes. Les alertes automatisées bouclent la boucle entre le traitement des données et l'action métier.

Leçon 3 • Interfaces en ligne de commande pour les scripts

Construisez des outils CLI conviviaux avec argparse pour que les scripts acceptent des paramètres d'exécution. Les interfaces CLI rendent les scripts d'automatisation réutilisables sur différents ensembles de données et environnements.

Leçon 4 • Planification et exécution des scripts

Planifiez l'exécution automatique des scripts Python à l'aide de cron, du Planificateur de tâches Windows et d'APScheduler. L'automatisation planifiée assure un traitement des données cohérent et ponctuel sans déclencheurs manuels.

Leçon 1 • Fondamentaux HTTP et bibliothèque Requests

Comprenez les méthodes HTTP, les codes d'état et les en-têtes, puis effectuez des requêtes GET et POST. Cette connaissance est requise avant de consommer toute source de données basée sur le web.

Leçon 2 • Authentification auprès des API

Mettez en œuvre l'authentification par clé API, OAuth2 et jeton pour accéder aux points de terminaison protégés. La plupart des API de production nécessitent une authentification avant de renvoyer des données.

Leçon 3 • Stockage et mise à jour des données API

Persistez les réponses API au format CSV, JSON ou dans une base de données et mettez en œuvre une logique de mise à jour incrémentielle. Un stockage durable évite les appels API redondants et préserve les données historiques.

Leçon 4 • Pagination et limitation du débit des appels API

Gérez les réponses paginées et respectez les limites de débit pour collecter des ensembles de données complets de manière fiable. Ignorer la pagination ou les limites de débit entraîne des récupérations de données incomplètes ou bloquées.

Leçon 1 • Chargement des résultats de requête dans pandas

Utilisez pd.read_sql() et SQLAlchemy pour importer directement les résultats de requêtes dans des DataFrames. Combiner SQL et pandas permet une analyse transparente des données stockées en base de données.

Leçon 2 • Introduction à NoSQL avec Python

Connectez-vous à des magasins de documents et de paires clé-valeur à l'aide de pymongo et redis-py pour les données non tabulaires. Les bases de données NoSQL sont courantes dans les piles de données modernes aux côtés des systèmes relationnels.

Leçon 3 • Connexion de Python aux bases de données SQL

Utilisez sqlite3, psycopg2 et SQLAlchemy pour ouvrir des connexions et exécuter des requêtes depuis Python. La gestion des connexions est la première étape de toute automatisation basée sur une base de données.

Leçon 4 • Exécution d'opérations CRUD

Exécutez des instructions SELECT, INSERT, UPDATE et DELETE depuis Python et gérez les transactions. Les opérations CRUD sont les éléments de base de tous les pipelines de données adossés à une base de données.