Avec ce Certificat avancé 100% en ligne, vous acquerrez des bases solides dans l'utilisation de Python pour la science des données et l'analyse, y compris la mise en place d'environnements de développement et l'utilisation de bibliothèques essentielles" 

L'Analyse des Données avec Python est indispensable dans le monde des entreprises et des sciences grâce, tout d'abord, à ses bibliothèques spécialisées, telles que Pandas, NumPy et Matplotlib, qui fournissent une plateforme robuste et polyvalente pour manipuler, visualiser et analyser les données de manière efficace. En outre, la communauté active de Python contribue constamment à l'élaboration de nouvelles bibliothèques et ressources, suivant ainsi les tendances en matière d'analyse de données. 

C'est ainsi qu'est né ce Certificat Avancé, qui proposera un vaste programme axé sur le développement de compétences clés pour la gestion et l'analyse efficaces des données. Ainsi, le professionnel se concentrera sur les principes fondamentaux, allant des variables et des types de données aux structures de contrôle et aux meilleures pratiques de codage. 

De même, l'informaticien se plongera dans les structures de données et les fonctions avancées, en abordant la manipulation des fichiers et les techniques de modélisation en Python. Dans ce contexte, l'accent sera mis sur l'application pratique des structures, telles que les tableaux et les dictionnaires, ainsi que sur la gestion des fonctions et le traitement efficace des fichiers. Sans oublier l'utilisation avancée de NumPy, Pandas et Matplotlib, qui permet d'acquérir des compétences avancées en matière de manipulation des arrays, de traitement efficace des données structurées et de techniques de visualisation avancées. 

Enfin, le programme abordera le traitement avancé des données avec NumPy et Pandas, en mettant l'accent sur les stratégies d'optimisation des performances et du stockage. Cela couvrira le chargement et le stockage de données provenant de diverses sources, des stratégies avancées de nettoyage et de transformation, ainsi que l'analyse de séries chronologiques et de données complexes. 

TECH fournira aux experts une certification adaptable, leur donnant une plus grande autonomie pour gérer leurs périodes de participation, ce qui leur permettra de concilier plus facilement leurs responsabilités quotidiennes, qu'elles soient personnelles ou professionnelles. Cette Méthode sera basée sur la méthodologie du Relearning, qui implique la répétition de concepts clés afin d' puissance l'assimilation des contenus. 

Vous maîtriserez l'Analyse des Données avec Python, ce qui simplifiera le processus d'analyse et améliorera la qualité et l'interprétation des informations, donnant aux organisations un avantage concurrentiel significatif"   

Ce Certificat avancé en Analyse des Données avec Python contient le programme le plus complet et le plus actualisé du marché. Ses caractéristiques sont les suivantes:

• Le développement d'études de cas présentées par des experts en Analyse des Données avec Python 
• Le contenu graphique, schématique et éminemment pratique de l'ouvrage fournit des informations théorique et pratiques sur les disciplines essentielles à la pratique professionnelle 
• Des exercices pratiques où effectuer le processus d’auto-évaluation pour améliorer l’apprentissage 
• Il met l'accent sur les méthodologies innovantes  
• Cours théoriques, questions à l'expert, forums de discussion sur des sujets controversés et travail de réflexion individuel 
• La possibilité d'accéder aux contenus depuis n'importe quel appareil fixe ou portable doté d'une connexion internet 

De l'opération de base aux techniques de visualisation avancées, vous acquerrez des compétences pour réaliser des analyses de données avancées et des visualisations efficaces. Qu'attendez-vous pour vous inscrire?”

Le corps enseignant du programme englobe des spécialistes réputés dans le domaine et qui apportent à ce programme l'expérience de leur travail, ainsi que des spécialistes reconnus dans de grandes sociétés et des universités prestigieuses.  

Grâce à son contenu multimédia développé avec les dernières technologies éducatives, les spécialistes bénéficieront d’un apprentissage situé et contextuel, c'est-à-dire un environnement simulé qui fournira une formation immersive programmée pour s'entraîner dans des situations réelles.  

La conception de ce programme est axée sur l'Apprentissage par les Problèmes, grâce auquel le professionnel doit essayer de résoudre les différentes situations de la pratique professionnelle qui se présentent tout au long du programme académique. Pour ce faire, l’étudiant sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus.  

Vous vous plongerez dans la gestion avancée des données avec NumPy et Pandas, en mettant l'accent sur les stratégies d'optimisation des performances et du stockage, grâce à des ressources didactiques à la pointe de la technologie et de l'éducation"

Optez pour la TECH! Vous aborderez des aspects fondamentaux tels que les variables et les structures de contrôle, ainsi que des techniques avancées telles que l'utilisation d'IPython et de Jupyter Notebooks"

Le contenu a été méticuleusement conçu, à partir des principes fondamentaux essentiels jusqu'aux techniques avancées, afin que les professionnels acquièrent de solides compétences en Python. Grâce à une immersion dans des bibliothèques essentielles telles que NumPy, Pandas et Matplotlib, les diplômés n'acquerront pas seulement des compétences techniques, mais développeront également la capacité d'aborder des défis complexes avec créativité et confiance. En ce sens, le programme cherchera également à développer un esprit analytique, à encourager des meilleures pratiques et à fournir aux étudiants une compréhension approfondie quant à la manière d'appliquer ces compétences dans des scénarios du monde réel. 

Plongez dans le monde fascinant de l'Analyse des Données avec Python, et dotez-vous des outils et des connaissances nécessaires pour exceller dans une ère axée sur les données"  

Module 1. Traitement des données et Big Data avec Python 

1.1. Utilisation de Python en matière de données 

1.1.1. Python dans la science des données et l'analyse 
1.1.2. Bibliothèques essentielles pour les données 
1.1.3. Applications et exemples 

1.2. Mise en place de l'environnement de développement Python 

1.2.1. Installation de Python et des outils  
1.2.2. Configuration des environnements virtuels 
1.2.3. Outils de Développement Intégré (IDE) 

1.3. Variables, types de données et opérateurs Python 

1.3.1. Variables et types de données primitifs 
1.3.2. Structures de données 
1.3.3. Opérateurs arithmétiques et logiques 

1.4. Contrôle de flux: Conditionnelles et boucles 

1.4.1. Structures de contrôle conditionnel (if, else, elif) 
1.4.2. Boucles (for, while) et contrôle de flux 
1.4.3. Compréhension de listes et expressions génératrices 

1.5. Fonctions et modularité avec Python 

1.5.1. Utilisation des fonctions 
1.5.2. Paramètres, arguments et valeurs de retour 
1.5.3. Modularité et réutilisation du code 

1.6. Gestion des erreurs et des exceptions avec Python 

1.6.1. Erreurs et exceptions 
1.6.2. Gestion des exceptions avec try-except 
1.6.3. Création des exceptions personnalisés 

1.7. Outil IPython 

1.7.1. Outil IPython 
1.7.2. Utilisation d'IPython pour l'analyse des données 
1.7.3. Différences avec l'interpréteur Python standard 

1.8. Jupyter Notebooks 

1.8.1. Jupyter Notebooks 
1.8.2. Utilisation des blocs-notes pour l'analyse des données 
1.8.3. Publication des blocs-notes Jupyter 

1.9. Les meilleures techniques de codage Python 

1.9.1. Style et conventions (PEP 8) 
1.9.2. Documentation et commentaires 
1.9.3. Stratégies de test et de débogage 

1.10. Ressources et communautés Python 

1.10.1. Ressources en ligne et documentation 
1.10.2. Communautés et forums 
1.10.3. Apprendre et mettre à jour en Python 

Module 2. Structures de données et fonctions en Python 

2.1. Les ensembles en Python 

2.1.1. Opérations et méthodes 
2.1.2. Différences et applications pratiques 
2.1.3. Itération et compréhension 

2.2. Les dictionnaires et leur utilisation en Python 

2.2.1. Création et manipulation de dictionnaires 
2.2.2. Accès et gestion des données 
2.2.3. Patrons et techniques avancées 

2.3. Compréhension de listes et de dictionnaires en Python 

2.3.1. Syntaxe et exemples 
2.3.2. Efficacité et lisibilité 
2.3.3. Applications pratiques 

2.4. Fonctions sur les données en Python 

2.4.1. Créer des fonctions 
2.4.2. Portée et espace de noms 
2.4.3. Fonctions anonymes et Lambda 

2.5. Arguments des fonctions et valeurs de retour en Python 

2.5.1. Arguments positionnels et nommés  
2.5.2. Valeurs de retour multiples 
2.5.3. Arguments variables et mots-clés 

2.6. Fonctions Lambda et fonctions d'ordre supérieur en Python 

2.6.1. Utiliser les fonctions Lambda 
2.6.2. Fonctions Map, Filter et Reduce 
2.6.3. Applications dans le traitement des données 

2.7. Traitement des fichiers en Python 

2.7.1. Lire et écrire des fichiers 
2.7.2. Manipuler des fichiers binaires et des textes 
2.7.3. Bonnes pratiques et gestion des exceptions 

2.8. Lire et écrire des fichiers texte et binaires en Python 

2.8.1. Formats de fichiers et encodage 
2.8.2. Gestion des fichiers volumineux 
2.8.3. Sérialisation et désérialisation (JSON, pickle) 

2.9. Contextes et opérations sur les fichiers 

2.9.1. Utiliser le gestionnaire de contexte (with) 
2.9.2. Techniques de traitement des fichiers 
2.9.3. Sécurité et gestion des erreurs 

2.10. Bibliothèques de modélisation Python 

2.10.1. Scikit-learn 
2.10.2. TensorFlow 
2.10.3. Pytorch 

Module 3. Traitement des données en Python avec NumPy et Pandas 

3.1 Créer et manipuler des Arrays avec NumPy 

3.1.1. NumPy 
3.1.2. Opérations de base avec Arrays 
3.1.3. Manipulation et transformation de Arrays 

3.2. Opérations vectorisées avec Arrays 

3.2.1. Vectorisation 
3.2.2. Fonctions universelles (ufunc) 
3.2.3. Efficacité et performance 

3.3. Indexation et segmentation dans NumPy 

3.3.1. Accès aux éléments et Slicing 
3.3.2. Indexation avancée et booléenne 
3.3.3. Réorganisation et sélection 

3.4. Séries Pandas et DataFrames 

3.4.1. Pandas 
3.4.2. Structures de données dans Pandas 
3.4.3. Manipulation des DataFrames 

3.5. Indexation et sélection dans Pandas 

3.5.1. Accès aux données dans les séries et les DataFrames 
3.5.2. Méthodes de sélection et de filtrage 
3.5.3. Utilisation de loc et iloc 

3.6. Opérations avec Pandas 

3.6.1. Opérations arithmétiques et alignement 
3.6.2. Fonctions d'agrégation et de statistiques 
3.6.3. Transformations et application de fonctions 

3.7. Traiter des données incomplètes dans Pandas 

3.7.1. Détection et traitement des valeurs nulles 
3.7.2. Remplissage et suppression des données incomplètes 
3.7.3. Stratégies de traitement des données incomplètes 

3.8. Fonctions et applications dans Pandas 

3.8.1. Concaténation et fusion de données 
3.8.2. Regroupement et agrégation (groupby) 
3.8.3. Pivot Tables y Crosstabs 

3.9. Visualisation avec Matplotlib 

3.9.1. Matplotlib 
3.9.2. Création de graphiques et personnalisation 
3.9.3. Intégration avec Pandas 

3.10. Personnalisation des graphiques dans Matplotlib 

3.10.1. Styles et paramètres 
3.10.2. Graphiques avancés (scatter, bar, etc.) 
3.10.3. Création de visualisations complexes 

Module 4. Techniques avancées et applications pratiques avec NumPy et Pandas 

4.1. Chargement de données à partir de différentes sources 

4.1.1. Importation à partir de CSV, Excel et de bases de données 
4.1.2. Lecture de données d'API et du web 
4.1.3. Stratégies de traitement des données volumineuses 

4.2. Stockage de données en Python 

4.2.1. Exporter vers différents formats 
4.2.2. Efficacité du stockage 
4.2.3. Sécurité et confidentialité des données 

4.3. Stratégies de nettoyage des données en Python 

4.3.1. Identifier et corriger les incohérences 
4.3.2. Normalisation et transformation des données 
4.3.3. Automatisation des processus de nettoyage 

4.4. Transformation avancée des données dans Pandas 

4.4.1. Techniques de manipulation et de transformation 
4.4.2. Combiner et restructurer des DataFrames 
4.4.3. Utilisation des expressions régulières dans Pandas 

4.5. Combiner des DataFrames dans Pandas  

4.5.1. Merge, Join et concaténation 
4.5.2. Gestion des conflits et des clés 
4.5.3. Stratégies de combinaison efficaces 

4.6. Transformation avancée et pivotement des données dans Pandas  

4.6.1. Pivot et Melt 
4.6.2. Techniques de Reshape et de transposition 
4.6.3. Applications dans l'analyse des données 

4.7. Séries temporelles dans Pandas  

4.7.1. Traitement des dates et des heures 
4.7.2. Resampling et Window Functions 
4.7.3. Analyse des tendances et de la saisonnalité 

4.8. Gestion avancée des index dans Pandas  

4.8.1. Indices multiniveaux et hiérarchiques  
4.8.2. Sélection et manipulation avancées 
4.8.3. Optimisation des requêtes 

4.9. Stratégies d'optimisation des performances 

4.9.1. Amélioration de la vitesse et de l'efficacité 
4.9.2. Utilisation de Cython et Numba 
4.9.3. Parallélisme et traitement distribué 

4.10. Projets pratiques de manipulation de données 

4.10.1. Développement d'exemples concrets 
4.10.2. Intégration de techniques Python 
4.10.3. Stratégies pour résoudre des problèmes de données complexes

Ce programme représente non seulement un investissement dans la connaissance, mais aussi une occasion passionnante de transformer tout votre potentiel en une formation de Certificat avancé"