Python pour Data & IA

Overview

Objectives

• Python essentiel
• Pandas et NumPy
• Manipulation de données
• APIs et automatisation
• Intégration de services IA
• Mini-projet data

Syllabus

1. 01

   Module 1 — Python essentiel

   Python essentiel : variables, conditions, boucles, fonctions. On écrit petit, on exécute, on lit l'erreur · Écrire une fonction qui nettoie une liste de valeurs et la tester sur trois cas

   3 h
2. 02

   Module 2 — Pandas et NumPy

   Pandas et NumPy servent à charger, filtrer et calculer. On nomme les colonnes et on affiche la forme du tableau · Charger le jeu fourni, filtrer, et calculer deux indicateurs

   3 h
3. 03

   Module 3 — Manipulation de données

   Manipuler la donnée, c'est joindre, regrouper, changer de grain. On vérifie que les totaux n'ont pas bougé sans raison · Joindre deux tables du jeu et expliquer les lignes perdues

   3 h
4. 04

   Module 4 — APIs et automatisation

   Une API s'appelle avec une requête que l'on peut relire. L'automatisation enchaîne des appels sur une liste, avec une pause et une erreur propre · Appeler une API de test sur cinq identifiants et journaliser les échecs

   3 h
5. 05

   Module 5 — Intégration de services IA

   Brancher un service d'IA depuis Python : la clé est hors du notebook, la sortie est vérifiée, l'appel est limité · Envoyer trois textes au service et contrôler la sortie

   3 h
6. 06

   Module 6 — Mini-projet data

   Le mini projet reprend chargement, calcul et un appel, sur une question posée par le participant · Livrer le notebook du mini projet et le commenter en cinq minutes

   3 h
7. 07

   Module 7 — Mise en situation et retour au poste

   retour au poste pour Analystes, développeurs, profils data · soutenir Python pour Data & IA

   3 h