Statistiques avec Matplotlib et Seaborn New
Donnez vie à vos données et communiquez vos analyses efficacement grâce à la visualisation !
Matplotlib et Seaborn sont deux bibliothèques Python incontournables pour la visualisation de données. Cette formation de 2 jours vous permettra d'acquérir les compétences nécessaires pour créer des graphiques clairs, précis et esthétiques, et ainsi transformer vos données brutes en informations visuelles percutantes.
Les contenus techniques de cette formation sont :
- Introduction à la visualisation des données
- Introduction à Matplotlib
- Utilisation avancée de Matplotlib
- Introduction à Seaborn
- Cas pratiques et exemples d’utilisation
Niveau intermédiaire
Durée de la formation
Début de la formation
Objectifs de la formation
Les objectifs visés par la formation sont :
- Utiliser Matplotlib pour créer différents types de graphiques
- Personnaliser les graphiques en ajoutant des titres, des légendes et des annotations
- Utiliser Seaborn pour créer des graphiques statistiques avancés
- Appliquer la visualisation de données à des cas pratiques
- Interpréter et communiquer les résultats de manière visuelle
Programme
de la formation
- Introduction à la visualisation de données
- Importance de la visualisation dans l'analyse statistique
- Principes de base de la visualisation de données
- Introduction à Matplotlib
- Présentation de Matplotlib et de ses fonctionnalités
- Création de graphiques simples
- Personnalisation des graphiques (titres, axes, légendes)
- Utilisation avancée de Matplotlib
- Gestion des sous-graphiques (subplots)
- Ajout de textes, annotations et images
- Utilisation des couleurs et des palettes de couleurs
- Création de graphiques en 3D
- Introduction à Seaborn
- Présentation de Seaborn et de ses avantages par rapport à Matplotlib
- Création de graphiques statistiques avancés (histogrammes, diagrammes en boîte, diagrammes de dispersion, etc.)
- Personnalisation des graphiques avec Seaborn
- Utilisation avancée de Seaborn
- Utilisation des fonctionnalités avancées de Seaborn (regressions, matrices de corrélation, etc.)
- Création de graphiques complexes (pairplots, heatmaps, etc.)
- Cas pratiques et exemples d'utilisation
- Application des connaissances acquises à des exemples concrets
- Visualisation de données statistiques réelles
- Création de graphiques avancés pour l'analyse et la présentation de résultats
- Bonnes pratiques en visualisation de données
- Choix approprié des graphiques en fonction des données et objectifs
- Présentation claire et esthétique des graphiques
- Interprétation et communication des résultats de manière visuelle
- Récapitulatif et synthèse
- Revue des concepts et techniques abordés pendant la formation
- Questions et réponses
- Conseils pour continuer à développer ses compétences en visualisation de données
- Exercices pratiques
- Les exercices proposés lors des formations sont centrés sur chaque concept présenté durant la formation. Les exercices abordent les concepts et la difficulté de façon progressive. A la fin de la formation, un exercice récapitulatif d’intégration des concepts est proposé aux participants.
Personne de contact
Formateur :
bstorm est une entreprise belge de services informatiques comptant 50 experts, spécialisée dans la transformation digitale, l’analyse de données et le développement de solutions sur mesure. Son expertise en analyse de données permet de transformer des volumes d’informations complexes en insights exploitables, offrant des outils puissants pour optimiser la prise de décision et les performances des entreprises. En complément, bstorm est un acteur reconnu de la formation professionnelle.
