DATA | Nettoyer les Données
Programme version: 3
Type of training
Distance learningTraining duration
30 hours (15 days)Accessibility
YesDATA | Nettoyer les Données
Cette formation vise à enseigner aux professionnels et aux personnes en reconversion les compétences nécessaires pour nettoyer et préparer des données pour l'analyse avancée et la visualisation. Les participants apprendront à importer des données, comprendre leur structure, gérer les doublons, les valeurs manquantes et aberrantes, normaliser les données, et bien plus encore.
Objectives of the training
- Importer des données avec Pandas depuis diverses sources.
- Comprendre la structure et la distribution des données.
- Supprimer les doublons.
- Gérer les valeurs manquantes par imputation.
- Identifier et traiter les valeurs aberrantes.
- Normaliser les données.
- Convertir les données catégoriques.
- Explorer les relations entre les variables.
- Analyser les tendances temporelles.
- Préparer les données pour l’analyse avancée et la visualisation.
Profile of beneficiaries
- Professionnels dans le domaine de la gestion de données ou personnes souhaitant se reconvertir dans ce domaine professionnel.
- Être sensibilisé à la gestion de données
- Avoir une bonne connexion internet
- Avoir un ordinateur, une webcam et un micro
Training content
Importer des Données
- Utiliser Pandas pour importer des données depuis différentes sources.
- Maîtriser l’importation de fichiers CSV, Excel, bases de données, etc.
Comprendre les Données
- Explorer la structure des données.
- Identifier les types de variables et comprendre la distribution des données.
Gérer les Doublons
- Identifier et supprimer les doublons dans les jeux de données.
Nettoyer les Valeurs Manquantes
- Identifier les valeurs manquantes dans les données.
- Appliquer des techniques de gestion des données manquantes, telles que l’imputation.
Traiter les Valeurs Aberrantes
- Identifier les valeurs aberrantes et comprendre leur impact sur l’analyse.
- Appliquer des méthodes pour détecter et gérer les valeurs aberrantes.
Normaliser les Données
- Comprendre l’importance de la normalisation des données.
- Appliquer des techniques de normalisation pour rendre les données comparables.
Gérer les Données Catégoriques
- Convertir les données catégoriques en formats appropriés pour l’analyse.
- Explorer les techniques d’encodage et de gestion des catégories.
Explorer les Relations entre les Variables
- Utiliser des méthodes statistiques pour explorer les relations entre les variables.
- Identifier les corrélations et les associations dans les données.
Analyser les Tendances Temporelles
- Identifier les composantes temporelles dans les données.
- Appliquer des méthodes d’analyse temporelle pour comprendre les tendances.
Préparer des Données Exploitables
- Agréger, transformer et filtrer les données pour les rendre exploitables.
- Préparer les données pour des analyses plus avancées et la création de visualisations.
Teaching team
Monitoring of implementation and evaluation of results
- Test de positionnement (Bilan d'entrée)
- Évaluations pendant la formation
- Feuille de présence
- Certificat de réalisation de fin de formation
Technical and educational resources
- Exercices / Cas pratiques
- Livret de formation
Quality and satisfaction
Reception capacity
Login delay
Accessibility
Accessibilité ou possibilités d’adaptation des modalités proposées aux apprenants en situation de handicap. Nos formations sont accessibles aux personnes en situation de handicap, nous contacter. Nous étudions toutes les situations pour envisager une intégration dans la formation, pour cela n’hésitez pas à nous faire part de vos besoins au moment de votre inscription. Si malgré tous nos efforts, il nous était impossible d’adapter notre accueil, nous prévoyons une orientation vers des organismes appropriés.