Python Fundamentals for Analysis
Practical Python for people who analyse data: the core building blocks, working with tabular data in a dataframe, vectorised thinking, missing values, grouping, quick charts, calm debugging and reproducible working habits.
Les quatre niveaux
Chaque niveau s'appuie sur le précédent.
- 1Sensibilisation
- 2Connaissances
- 3Savoir-faire
- 4Maîtrise
Savoir-faire et Maîtrise se prouvent au travail, pas par un cours : un évaluateur de votre organisation vous valide sur corp.icompetent.com.
Les cours pour cette compétence arrivent. En attendant, parcourez le catalogue de cours.
Ce que vous apprendrez
- Explain when an analysis outgrows a spreadsheet and what Python adds in repeatability, volume and auditability
- Use variables, types, lists, dictionaries, indexing, loops, conditionals and functions to build a working script
- Apply the load, inspect, clean, transform, summarise and export sequence to a CSV file using a dataframe
- Replace row-by-row loops with vectorised column operations and handle missing values deliberately
- Group and aggregate data, report counts alongside averages, and plot a quick chart to sanity-check results
- Read a traceback bottom-up to debug calmly, and work reproducibly with version control, relative paths and pinned environments
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