Python utilisé comme un outil d'analyse, pas seulement comme un langage : importer des fichiers CSV et Excel, nettoyer des données, traiter les valeurs manquantes, faire des statistiques, produire des graphiques et garder des analyses reproductibles, y compris pour la géologie, la biologie et l'environnement.
Pour qui : Étudiants, chercheurs, scientifiques, ingénieurs.
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Apprenez la programmation avec Python : variables, conditions, boucles, fonctions, fichiers et premiers programmes utiles, sans connaissance préalable.
Apprenez à importer des fichiers CSV et Excel, à nettoyer les données avec Pandas, à les analyser et à produire des graphiques avec Matplotlib, dans des notebooks Jupyter.
Manipulez des tableaux numériques avec NumPy : calculs vectorisés, indexation, statistiques et traitement de données de mesure.
Importez, nettoyez, filtrez, regroupez et fusionnez des jeux de données avec Pandas, à partir de fichiers CSV et Excel.
Créez des graphiques et des figures claires pour vos analyses et vos publications : courbes, histogrammes, nuages de points, mise en forme.
Travaillez dans des notebooks : exécuter du code, documenter une analyse, partager et reproduire vos résultats.
Statistiques, tests, optimisation, interpolation et traitement du signal avec SciPy, sur des exemples issus des sciences.
Analysez des données géologiques : échantillons, coordonnées, statistiques et cartes simples, avec nettoyage et visualisation.
Analysez des données expérimentales et biologiques : nettoyage, statistiques, comparaisons de groupes et visualisation.
Analysez des séries de mesures environnementales : nettoyage, statistiques, tendances et visualisation.
Automatisez vos calculs et l'analyse de données d'essais et de mesures : import, traitement, statistiques et graphiques.
Importez des données de laboratoire ou de terrain, nettoyez-les, gérez les valeurs manquantes, réalisez des statistiques et produisez des figures reproductibles avec Python, Pandas, SciPy et Matplotlib.
Découvrez les principes de l'apprentissage automatique : préparation des données, modèles simples, évaluation et interprétation avec Python.
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