1) Découvrir Numpy (8h)
- Introduction à Numpy
- Création de tableaux Numpy et d'objets de données
- Opérations sur les tableaux Numpy
- Nombres aléatoires et probabilités
- Algèbre matricielle avec Numpy
- Lecture et écriture de fichiers de données : ndarrays
- Scipy pour le calcul scientifique de haut niveau
2) Maîtriser Matplotlib (8h)
- Aperçu général
- Mise en forme d'un tracé
- Hiérarchie des objets
- Axes, légendes, ticks et annotations
- Création de sous-graphiques
- Types de tracés : histogrammes, courbes de contour, etc.
- Traitement d'images avec Python et Matplotlib
3) Passer de Numpy à Pandas (8h)
- Introduction à Pandas
- Pandas DataFrames : accès et modification des valeurs par groupe
- Lire et écrire des données dans Pandas
- Regroupement et indexation multi-niveaux
- Visualisation des données
- Gestion des dates et heures, séries chronologiques
- Graphiques avec Seaborn
- Gestionnaire: Hugues Digonnet
- Enseignant: Gianni BARAKAT
- Enseignant: Benjamin BEAUCAMP
- Enseignant: Luisa Rocha da silva