Numérique - Systèmes d'Information
06350083 - Introduction aux outils d'aide à la décision
Niveau de diplôme | |
---|---|
Crédits ECTS | 5 |
Volume horaire total | 21 |
Volume horaire CM | 12 |
Volume horaire TD | 9 |
Responsables
Objectifs
Le cours aborde le traitement de données en Python avec la bibliothèque Pandas.
Estimation du temps de travail personnel (en dehors des cours) : 10 heures
CONNAISSANCES ET COMPETENCES CIBLES
Le traitement des données est un enjeu dans tous les domaines de la gestion.
Dans ce cours sont abordés les outils pour le traitement de données à des fins décisionnelles
à l'aide du langage de programmation Python et de la bibliothèque de traitement de données Pandas.
Estimation du temps de travail personnel (en dehors des cours) : 10 heures
CONNAISSANCES ET COMPETENCES CIBLES
Le traitement des données est un enjeu dans tous les domaines de la gestion.
Dans ce cours sont abordés les outils pour le traitement de données à des fins décisionnelles
à l'aide du langage de programmation Python et de la bibliothèque de traitement de données Pandas.
Contenu
1. Introduction
2. Environnement logiciel, Jupyter Notebooks
3. introduction à Python
3.1. Variables, types, affectation,
3.2. Opérateurs, expressions
3.3. Interactions
3.4. Structures de données List, Dict, Tuple
3.5. Instructions de contrôle
3.6. Modularité
4. Numpy
4.1. Les tableaux ndarray
4.2. Création
4.3. Indexation et référencement
4.4. Opérations mathématiques
4.5. Agrégation
4.6. Manipulation
5. Pandas
5.1. Les objets Serie et Dataframe
5.2. Référencement et manipulation
5.3. Nettoyage et préparation des données
5.4. Analytique, pivotage
2. Environnement logiciel, Jupyter Notebooks
3. introduction à Python
3.1. Variables, types, affectation,
3.2. Opérateurs, expressions
3.3. Interactions
3.4. Structures de données List, Dict, Tuple
3.5. Instructions de contrôle
3.6. Modularité
4. Numpy
4.1. Les tableaux ndarray
4.2. Création
4.3. Indexation et référencement
4.4. Opérations mathématiques
4.5. Agrégation
4.6. Manipulation
5. Pandas
5.1. Les objets Serie et Dataframe
5.2. Référencement et manipulation
5.3. Nettoyage et préparation des données
5.4. Analytique, pivotage
Bibliographie
OUVRAGES ET PUBLICATIONS DE REFERENCE :
- Wes McKinney, Python for Data Analysis
- Amandine Velt, Python pour la Data Science, ENI, 2020. (ce support est inspiré de cet ouvrage, notamment l'exemple).
- Emmanuel Jakobowicz, Python pour le Data Scientist, Dunod, 2021.
- David Taieb, Data Analysis with Python, Packt Publishing,
Contrôles des connaissances
Note individuelle
Mode d’évaluation : Oral
Durée : 20 mn
Nature de l'épreuve : Présentation orale
Autre(s) notation(s)
En groupe : Oui
Nature des Travaux : rapport écrit
Mode d’évaluation : Oral
Durée : 20 mn
Nature de l'épreuve : Présentation orale
Autre(s) notation(s)
En groupe : Oui
Nature des Travaux : rapport écrit
Informations complémentaires
MODALITES PEDAGOGIQUES
NATURE DES SUPPORTS
Pages web
INNOVATIONS PEDAGOGIQUES ET UTILISATION DE TECHNOLOGIES
Moodle
PRE-REQUIS EN TERMES DE CONNAISSANCES ET COMPETENCES
Connaissances de base en probabilités et statistiques
LECTURE(S) CONSEILLEE(S) :
Gérard Swinnen, Apprendre à programmer avec Python 3,
Tarek Ziadé, Programmation python - Conception et optimisation, Eyrolles
NATURE DES SUPPORTS
Pages web
INNOVATIONS PEDAGOGIQUES ET UTILISATION DE TECHNOLOGIES
Moodle
PRE-REQUIS EN TERMES DE CONNAISSANCES ET COMPETENCES
Connaissances de base en probabilités et statistiques
LECTURE(S) CONSEILLEE(S) :
Gérard Swinnen, Apprendre à programmer avec Python 3,
Tarek Ziadé, Programmation python - Conception et optimisation, Eyrolles
Formations dont fait partie ce cours
Renseignements pratiques
iaelyon
Université Jean Moulin
1C avenue des Frères Lumière
CS 78242
69372 Lyon cedex 08
Tél. : +33 (0)4 78 78 70 66
Sur Internet
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1C avenue des Frères Lumière
CS 78242
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Tél. : +33 (0)4 78 78 70 66
Sur Internet
Stages et carrières
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► Accès U3e
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Mise à jour : 24 janvier 2025