Exploration et visualisation intelligente des données avec Python Présentiel

La formation aborde la gestion et la visualisation des données en temps réel et différé à travers l'utilisation de Python. Les participants découvriront comment manipuler des données plus ou moins complexes, développer des interfaces graphiques et créer des visualisations interactives adaptées aux besoins scientifiques et industriels.

1er jour

• Introduction à la gestion des événements sous Python
• Équipements fournis : chaque stagiaire utilisera son PC (individuel/pro) avec droits administrateurs pour installer les paquets nécessaires et la distribution Anaconda ou Miniconda ou Mamba. Une carte embarquée type Raspberry Pi ou équivalent, ainsi que quelques capteurs seront également mis à disposition pour illustrer les notions.
• Séquences théoriques suivies d'exercices pratiques
• Équipements à apporter : les stagiaires doivent apporter leur propre PC portable. Il est recommandé de préinstaller les environnements de développement (Jupyter-Lab et PyCharm ou Spyder) avant la formation.

2ème jour

• Manipulation et analyse de données statiques avec Pandas et création de rapports interactifs sous Jupyter-Lab
• Cours, démonstrations suivies de travaux dirigés pour explorer les données et réaliser des visualisations personnalisées

3ème jour

• Données dynamiques : développement d'interfaces graphiques interactives avec Qt/PyQtGraph
• Mise en pratique par la création d'une application capable de traiter et visualiser des données en temps réel

4ème jour

• Données dynamiques : développement d'interfaces graphiques interactives avec Bokeh
• Mise en pratique par la création d'une application web capable de traiter et visualiser des données en temps réel

Chaque participant est invité à utiliser ses propres données pour appliquer les connaissances acquises. Présentation finale des projets et échanges avec le formateur pour affiner et discuter les solutions développées.

• Analyser et gérer la concurrence des événements en Python pour traiter des flux de données en temps réel
• Développer des scripts Python pour acquérir, enregistrer, lire, et visualiser des données statiques et dynamiques
• Créer des interfaces graphiques interactives pour visualiser et manipuler les données en temps réel
• Utiliser des bibliothèques spécialisées pour la visualisation des données, et choisir la plus adaptée aux besoins spécifiques (Matplotlib, Seaborn, Bokeh, etc.)
• Concevoir des rapports interactifs et reproductibles sous Jupyter-Lab, intégrant des visualisations interactives pour une meilleure analyse des données

Équipements fournis : chaque participant utilisera son PC (individuel/pro) avec droits administrateurs pour installer les paquets nécessaires et la distribution Anaconda ou Miniconda ou Mamba. Une carte embarquée type Raspberry Pi ou équivalent, ainsi que quelques capteurs seront également mis à disposition pour illustrer les notions.

Guides et outils : accès aux bibliothèques et API utilisées pendant la formation.

Logiciels : les participants auront accès aux logiciels nécessaires pour les exercices pratiques (Jupyter-Lab, PyCharm, Spyder, ainsi que les bibliothèques Python comme Matplotlib et Seaborn…).

Des supports dématérialisés : documents de cours, notebooks Jupyter, et ressources supplémentaires seront fournis au participant en format numérique.