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Python : les essentiels

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Cheat Sheet n°2 :
Python : les essentiels

Apprenez les bases de Python avec notre fiche de révision détaillée. Cette ressource pratique vous offre des explications claires et des exemples concrets pour chaque bibliothèque et commande essentielle. Parfaite pour les débutants ou ceux qui souhaitent rafraîchir leurs connaissances en analyse de données, cette fiche vous guidera pas à pas dans la maîtrise des outils clés de Python.

Elle couvre également les bibliothèques Python importantes à connaitre telles que NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn et Scikit-learn. Téléchargez cette fiche indispensable pour réviser efficacement et renforcer vos compétences sur le langage de programmation le plus utilisé en data et IA !

Un outil incontournable pour progresser rapidement et réussir dans le monde de l'analyse de données.

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25/09/2023 Temps de lecture 3 min

Comment apprendre Python et exceller en Data ?
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Par exemple, la<a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst-a-distance\" style=\"font-weight: bold; color: #000000;\"> formation de data analyst</a> de la Wild Code School. Elles sont accessibles sans diplôme et bénéficient d’un excellent taux d’insertion.\nL’environnement est très simple. Si vous débutez sur Mac ou Linux, Python est déjà pré-installé. Vous n’aurez besoin que d’un éditeur de texte ou d’un IDE. \n \n<h2 style=\"font-size: 32px;\">Combien de temps pour apprendre Python de A à Z ?</h2>\nApprendre les bases du langage est facile, mais maîtriser le Python pour un usage professionnel est plus difficile. \nSi vous dédiez quelques heures par jour à l'apprentissage de Python, vous pouvez acquérir une compréhension solide des bases en quelques semaines. Toutefois, pour maîtriser Python et ses nombreuses bibliothèques et frameworks, il peut falloir des mois, voire des années, d'étude et de pratique régulière.\n \n<h2 style=\"font-size: 32px;\">L’avis du “pro” sur le langage Python</h2>\n<blockquote>\nPython se distingue par sa simplicité et sa polyvalence. Sa syntaxe claire et lisible en fait un langage idéal pour les débutants, mais sa puissance en fait également un choix incontournable pour les projets de grande envergure. La communauté Python rend ce langage vraiment spécial. Elle est toujours en train d'innover et de le rendre encore plus accessible, polyvalent et performant. Python, c'est comme un couteau suisse pour la programmation. Sa popularité continue à croître grâce à son utilisation dans des domaines tels que la science des données, l'automatisation, l'IA, et bien plus encore. 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Elle est toujours en train d'innover et de le rendre encore plus accessible, polyvalent et performant. Python, c'est comme un couteau suisse pour la programmation. Sa popularité continue à croître grâce à son utilisation dans des domaines tels que la science des données, l'automatisation, l'IA, et bien plus encore. Sa capacité à être un langage polyvalent et à s'adapter rapidement aux nouvelles tendances technologiques en fait un choix de prédilection pour les développeurs du monde entier.\nGuillaume Morin-Duponchelle, Head of Data à la Wild Code School\n</blockquote>\n \nEnvie de vous lancer ? Découvrez notre bootcamp de 5 mois accessible à distance pour devenir<a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst-a-distance\"> Data Analyst</a> et ainsi, découvrir la puissance de Python.", "rssSummary" : "<a href=\"https://www.lemondeinformatique.fr/actualites/lire-python-reste-sur-l-olympe-des-langages-les-plus-populaires-87640.html\" style=\"font-style: normal;\">En 2022, Python était considéré comme le langage le plus populaire</a>, devant JavaScript et PHP. La raison ? La montée en puissance, depuis plusieurs années, des data sciences et de l’intelligence artificielle. 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14/08/2024 Temps de lecture 4 min

Les 10 bibliothèques Python incontournables en 2024
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Elle peut, par exemple, être utilisée pour effectuer des transformations linéaires, résoudre des équations différentielles et analyser des séries temporelles.\nAvantages :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Très performante pour les opérations mathématiques et logiques sur des tableaux de grandes dimensions.</li>\n<li aria-level=\"1\">Supporte des fonctions mathématiques complexes et des opérations linéaires.</li>\n</ul>\nInconvénients :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Parfois complexe à utiliser pour les débutants sans connaissances en mathématiques avancées.</li>\n</ul>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\">2. Pandas</h2>\nCas d'usage : Pandas est utilisée pour la manipulation de structures de données complexes comme les DataFrames, ce qui est indispensable pour les analyses statistiques et la préparation de données avant l'entraînement des modèles de machine learning. Les entreprises utilisent Pandas pour nettoyer des jeux de données, réaliser des analyses exploratoires et gérer de grandes quantités de données structurées.\nAvantages :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Fournit des structures de données flexibles et puissantes, comme les DataFrames.</li>\n<li aria-level=\"1\">Facilité de manipulation des données avec des fonctions intégrées pour le nettoyage et la préparation des données. </li>\n</ul>\nInconvénients :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Peut être lente pour des jeux de données très volumineux.</li>\n<li aria-level=\"1\">Nécessite une bonne compréhension des concepts de DataFrame pour être utilisée efficacement.</li>\n</ul>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\">3. Matplotlib</h2>\nCas d'usage : Cette bibliothèque permet de créer des graphiques 2D pour visualiser les données. C'est une bibliothèque de base pour la visualisation, souvent utilisée pour générer des histogrammes, des graphiques en barres, des courbes et des diagrammes de dispersion. Par exemple, les analystes de données utilisent Matplotlib pour représenter visuellement les tendances et les anomalies dans les jeux de données.\nAvantages :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Grande flexibilité pour créer des graphiques personnalisés.</li>\n<li aria-level=\"1\">Large communauté et documentation riche. </li>\n</ul>\nInconvénients :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Syntaxe parfois complexe et moins intuitive que d'autres bibliothèques de visualisation comme Seaborn.</li>\n<li aria-level=\"1\">Peut nécessiter beaucoup de code pour des visualisations simples.</li>\n</ul>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\">4. Scikit-learn</h2>\nCas d'usage : Scikit-learn est utilisée pour implémenter des algorithmes de machine learning tels que la régression linéaire, la classification, et le clustering. C'est une bibliothèque idéale pour ceux qui débutent en machine learning grâce à ses outils faciles à utiliser et bien documentés. Par exemple, un data scientist peut utiliser Scikit-learn pour développer un modèle prédictif de classification des emails en spam ou non-spam.\nAvantages :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Large éventail d'algorithmes d'apprentissage supervisé et non supervisé.</li>\n<li aria-level=\"1\">Intégration facile avec NumPy et Pandas. </li>\n</ul>\nInconvénients :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Limitée pour les projets de deep learning par rapport à TensorFlow ou PyTorch.</li>\n<li aria-level=\"1\">Nécessite une compréhension solide des concepts de machine learning pour être utilisée efficacement.</li>\n</ul>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\">5. TensorFlow</h2>\nCas d'usage : TensorFlow est une bibliothèque open-source développée par Google, utilisée pour construire et entraîner des modèles de deep learning complexes. Les entreprises utilisent TensorFlow pour des tâches comme la reconnaissance d'image, le traitement du langage naturel et la prévision de séries temporelles. Par exemple, TensorFlow peut être utilisé pour développer un modèle de reconnaissance faciale pour des systèmes de sécurité.\nAvantages :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Très performante pour les modèles de deep learning complexes.</li>\n<li aria-level=\"1\">Supporte le calcul distribué sur plusieurs GPU et TPUs. </li>\n</ul>\nInconvénients :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Courbe d'apprentissage abrupte pour les débutants.</li>\n<li aria-level=\"1\">Peut être excessivement complexe pour des tâches simples de machine learning.</li>\n</ul>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\">6. Keras</h2>\nCas d'usage : Utilisée dans le deep learning, Keras agit comme une interface de haut niveau pour TensorFlow. Elle simplifie le développement de modèles de deep learning avec une API intuitive, et sert à prototyper rapidement des modèles de réseaux neuronaux. Par exemple, Keras peut être utilisé pour créer un modèle de classification d'images en quelques lignes de code.\nAvantages :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Simplifie la création de modèles de deep learning avec une syntaxe intuitive.</li>\n<li aria-level=\"1\">Intégration transparente avec TensorFlow. </li>\n</ul>\nInconvénients :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Moins de flexibilité pour les modèles très complexes par rapport à l'utilisation directe de TensorFlow.</li>\n<li aria-level=\"1\">Peut être moins performant pour les très grands modèles nécessitant une optimisation fine.</li>\n</ul>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\">7. Flask</h2>\nCas d'usage : Flask est utilisée pour créer des applications web légères et des API RESTful. C'est un framework minimaliste qui permet aux développeurs de démarrer rapidement. Par exemple, Flask peut être utilisée pour développer une API qui expose un modèle de machine learning pour des prédictions en temps réel.\nAvantages :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Léger et flexible, parfait pour les petites applications web et les microservices.</li>\n<li aria-level=\"1\">Large gamme d'extensions pour ajouter des fonctionnalités selon les besoins. </li>\n</ul>\nInconvénients :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Nécessite plus de configuration manuelle pour les grandes applications, notamment par rapport à Django.</li>\n<li aria-level=\"1\">Moins structuré, ce qui peut conduire à des architectures moins maintenables pour des projets plus grands.</li>\n</ul>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\">8. Django</h2>\nCas d'usage : Django est un framework web de haut niveau qui encourage le développement rapide et la conception propre et pragmatique. Il est utilisé pour des applications web robustes et complexes avec des fonctionnalités intégrées comme l'authentification, la gestion des formulaires et un panneau d'administration. Par exemple, Django peut être utilisé pour créer un site de commerce électronique complet avec une gestion des utilisateurs et des produits.\nAvantages :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Fournit une structure robuste pour développer des applications web complexes.</li>\n<li aria-level=\"1\">Grand nombre de fonctionnalités intégrées comme l'authentification, la gestion des formulaires et l'administration. </li>\n</ul>\nInconvénients :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Plus lourd et complexe que Flask, peut être excessif pour des projets simples.</li>\n<li aria-level=\"1\">Nécessite une courbe d'apprentissage plus longue en raison de sa complexité et de ses nombreuses fonctionnalités.</li>\n</ul>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\">9. Beautiful Soup</h2>\nCas d'usage : Beautiful Soup est utilisée pour extraire et analyser des données à partir de fichiers HTML et XML. C'est un outil précieux pour le web scraping, permettant de naviguer dans les arbres DOM et d'extraire des données spécifiques. Par exemple, Beautiful Soup permet d’extraire des informations de produits d'un site de commerce électronique pour une analyse comparative.\nAvantages :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Facile à utiliser pour extraire et manipuler des données HTML et XML.</li>\n<li aria-level=\"1\">Bonne documentation et nombreux exemples en ligne. </li>\n</ul>\nInconvénients :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Moins performant pour les grandes quantités de données par rapport à Scrapy.</li>\n<li aria-level=\"1\">Nécessite des connaissances en HTML et CSS pour être utilisée efficacement.</li>\n</ul>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\">10. Pygame</h2>\nCas d'usage : Pygame est utilisée pour développer des jeux 2D en Python. Elle fournit des modules pour la gestion des graphiques, des sons, et des événements, permettant de créer des jeux simples ou des projets plus ambitieux. Par exemple, Pygame peut être utilisé pour développer un jeu de plateforme 2D avec des personnages animés et des niveaux interactifs.\nAvantages :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Simple à utiliser pour développer des jeux 2D.</li>\n<li aria-level=\"1\">Grande communauté avec de nombreux tutoriels et ressources.</li>\n</ul>\nInconvénients :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Moins performant pour des jeux complexes ou en 3D.</li>\n<li aria-level=\"1\">Moins de fonctionnalités avancées par rapport à des moteurs de jeu dédiés comme Unity ou Unreal Engine.</li>\n</ul>\nEn 2024, ces bibliothèques Python continueront à jouer un rôle crucial dans le développement de projets variés, allant de l'analyse de données à l'apprentissage automatique, en passant par le développement web et de jeux. Choisir les bonnes bibliothèques pour vos projets peut significativement améliorer votre productivité et la qualité de vos résultats.\nPour aller plus loin, vous pouvez consulter des tutoriels sur YouTube et découvrir notre <a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\" style=\"font-weight: bold;\">formation dédiée au métier de Data Analyst.</a>\n<a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\">Pour vous inscrire, </a><a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\" style=\"font-weight: bold;\">c’est par ici ! </a>\n \n ", "public_access_rules" : [ ], "public_access_rules_enabled" : false, "publish_immediately" : true, "use_featured_image" : true, "published_by_id" : 50704370, "published_at" : 1728579274776, "rss_body" : "En 2023, les bibliothèques Python les plus utilisées en entreprise incluent Pandas, NumPy et Matplotlib, avec <a href=\"https://www.datacamp.com/blog/top-python-libraries-for-data-science\">plus de 50% des développeurs Python les utilisant régulièrement dans leurs projets professionnels</a>. Que vous soyez un développeur débutant ou un professionnel expérimenté, connaître les bibliothèques Python les plus essentielles peut grandement améliorer votre efficacité et la qualité de vos projets. \n<h2>1. NumPy</h2>\n \nCas d'usage : Elle est largement utilisée dans le traitement de données, la modélisation scientifique et l'analyse statistique. Elle peut, par exemple, être utilisée pour effectuer des transformations linéaires, résoudre des équations différentielles et analyser des séries temporelles.\nAvantages :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Très performante pour les opérations mathématiques et logiques sur des tableaux de grandes dimensions.</li>\n<li aria-level=\"1\">Supporte des fonctions mathématiques complexes et des opérations linéaires.</li>\n</ul>\nInconvénients :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Parfois complexe à utiliser pour les débutants sans connaissances en mathématiques avancées.</li>\n</ul>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\">2. Pandas</h2>\nCas d'usage : Pandas est utilisée pour la manipulation de structures de données complexes comme les DataFrames, ce qui est indispensable pour les analyses statistiques et la préparation de données avant l'entraînement des modèles de machine learning. Les entreprises utilisent Pandas pour nettoyer des jeux de données, réaliser des analyses exploratoires et gérer de grandes quantités de données structurées.\nAvantages :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Fournit des structures de données flexibles et puissantes, comme les DataFrames.</li>\n<li aria-level=\"1\">Facilité de manipulation des données avec des fonctions intégrées pour le nettoyage et la préparation des données. </li>\n</ul>\nInconvénients :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Peut être lente pour des jeux de données très volumineux.</li>\n<li aria-level=\"1\">Nécessite une bonne compréhension des concepts de DataFrame pour être utilisée efficacement.</li>\n</ul>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\">3. Matplotlib</h2>\nCas d'usage : Cette bibliothèque permet de créer des graphiques 2D pour visualiser les données. C'est une bibliothèque de base pour la visualisation, souvent utilisée pour générer des histogrammes, des graphiques en barres, des courbes et des diagrammes de dispersion. Par exemple, les analystes de données utilisent Matplotlib pour représenter visuellement les tendances et les anomalies dans les jeux de données.\nAvantages :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Grande flexibilité pour créer des graphiques personnalisés.</li>\n<li aria-level=\"1\">Large communauté et documentation riche. </li>\n</ul>\nInconvénients :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Syntaxe parfois complexe et moins intuitive que d'autres bibliothèques de visualisation comme Seaborn.</li>\n<li aria-level=\"1\">Peut nécessiter beaucoup de code pour des visualisations simples.</li>\n</ul>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\">4. Scikit-learn</h2>\nCas d'usage : Scikit-learn est utilisée pour implémenter des algorithmes de machine learning tels que la régression linéaire, la classification, et le clustering. C'est une bibliothèque idéale pour ceux qui débutent en machine learning grâce à ses outils faciles à utiliser et bien documentés. Par exemple, un data scientist peut utiliser Scikit-learn pour développer un modèle prédictif de classification des emails en spam ou non-spam.\nAvantages :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Large éventail d'algorithmes d'apprentissage supervisé et non supervisé.</li>\n<li aria-level=\"1\">Intégration facile avec NumPy et Pandas. </li>\n</ul>\nInconvénients :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Limitée pour les projets de deep learning par rapport à TensorFlow ou PyTorch.</li>\n<li aria-level=\"1\">Nécessite une compréhension solide des concepts de machine learning pour être utilisée efficacement.</li>\n</ul>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\">5. TensorFlow</h2>\nCas d'usage : TensorFlow est une bibliothèque open-source développée par Google, utilisée pour construire et entraîner des modèles de deep learning complexes. Les entreprises utilisent TensorFlow pour des tâches comme la reconnaissance d'image, le traitement du langage naturel et la prévision de séries temporelles. Par exemple, TensorFlow peut être utilisé pour développer un modèle de reconnaissance faciale pour des systèmes de sécurité.\nAvantages :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Très performante pour les modèles de deep learning complexes.</li>\n<li aria-level=\"1\">Supporte le calcul distribué sur plusieurs GPU et TPUs. </li>\n</ul>\nInconvénients :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Courbe d'apprentissage abrupte pour les débutants.</li>\n<li aria-level=\"1\">Peut être excessivement complexe pour des tâches simples de machine learning.</li>\n</ul>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\">6. Keras</h2>\nCas d'usage : Utilisée dans le deep learning, Keras agit comme une interface de haut niveau pour TensorFlow. Elle simplifie le développement de modèles de deep learning avec une API intuitive, et sert à prototyper rapidement des modèles de réseaux neuronaux. Par exemple, Keras peut être utilisé pour créer un modèle de classification d'images en quelques lignes de code.\nAvantages :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Simplifie la création de modèles de deep learning avec une syntaxe intuitive.</li>\n<li aria-level=\"1\">Intégration transparente avec TensorFlow. </li>\n</ul>\nInconvénients :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Moins de flexibilité pour les modèles très complexes par rapport à l'utilisation directe de TensorFlow.</li>\n<li aria-level=\"1\">Peut être moins performant pour les très grands modèles nécessitant une optimisation fine.</li>\n</ul>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\">7. Flask</h2>\nCas d'usage : Flask est utilisée pour créer des applications web légères et des API RESTful. C'est un framework minimaliste qui permet aux développeurs de démarrer rapidement. Par exemple, Flask peut être utilisée pour développer une API qui expose un modèle de machine learning pour des prédictions en temps réel.\nAvantages :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Léger et flexible, parfait pour les petites applications web et les microservices.</li>\n<li aria-level=\"1\">Large gamme d'extensions pour ajouter des fonctionnalités selon les besoins. </li>\n</ul>\nInconvénients :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Nécessite plus de configuration manuelle pour les grandes applications, notamment par rapport à Django.</li>\n<li aria-level=\"1\">Moins structuré, ce qui peut conduire à des architectures moins maintenables pour des projets plus grands.</li>\n</ul>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\">8. Django</h2>\nCas d'usage : Django est un framework web de haut niveau qui encourage le développement rapide et la conception propre et pragmatique. Il est utilisé pour des applications web robustes et complexes avec des fonctionnalités intégrées comme l'authentification, la gestion des formulaires et un panneau d'administration. Par exemple, Django peut être utilisé pour créer un site de commerce électronique complet avec une gestion des utilisateurs et des produits.\nAvantages :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Fournit une structure robuste pour développer des applications web complexes.</li>\n<li aria-level=\"1\">Grand nombre de fonctionnalités intégrées comme l'authentification, la gestion des formulaires et l'administration. </li>\n</ul>\nInconvénients :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Plus lourd et complexe que Flask, peut être excessif pour des projets simples.</li>\n<li aria-level=\"1\">Nécessite une courbe d'apprentissage plus longue en raison de sa complexité et de ses nombreuses fonctionnalités.</li>\n</ul>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\">9. Beautiful Soup</h2>\nCas d'usage : Beautiful Soup est utilisée pour extraire et analyser des données à partir de fichiers HTML et XML. C'est un outil précieux pour le web scraping, permettant de naviguer dans les arbres DOM et d'extraire des données spécifiques. Par exemple, Beautiful Soup permet d’extraire des informations de produits d'un site de commerce électronique pour une analyse comparative.\nAvantages :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Facile à utiliser pour extraire et manipuler des données HTML et XML.</li>\n<li aria-level=\"1\">Bonne documentation et nombreux exemples en ligne. </li>\n</ul>\nInconvénients :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Moins performant pour les grandes quantités de données par rapport à Scrapy.</li>\n<li aria-level=\"1\">Nécessite des connaissances en HTML et CSS pour être utilisée efficacement.</li>\n</ul>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\">10. Pygame</h2>\nCas d'usage : Pygame est utilisée pour développer des jeux 2D en Python. Elle fournit des modules pour la gestion des graphiques, des sons, et des événements, permettant de créer des jeux simples ou des projets plus ambitieux. Par exemple, Pygame peut être utilisé pour développer un jeu de plateforme 2D avec des personnages animés et des niveaux interactifs.\nAvantages :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Simple à utiliser pour développer des jeux 2D.</li>\n<li aria-level=\"1\">Grande communauté avec de nombreux tutoriels et ressources.</li>\n</ul>\nInconvénients :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Moins performant pour des jeux complexes ou en 3D.</li>\n<li aria-level=\"1\">Moins de fonctionnalités avancées par rapport à des moteurs de jeu dédiés comme Unity ou Unreal Engine.</li>\n</ul>\nEn 2024, ces bibliothèques Python continueront à jouer un rôle crucial dans le développement de projets variés, allant de l'analyse de données à l'apprentissage automatique, en passant par le développement web et de jeux. Choisir les bonnes bibliothèques pour vos projets peut significativement améliorer votre productivité et la qualité de vos résultats.\nPour aller plus loin, vous pouvez consulter des tutoriels sur YouTube et découvrir notre <a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\" style=\"font-weight: bold;\">formation dédiée au métier de Data Analyst.</a>\n<a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\">Pour vous inscrire, </a><a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\" style=\"font-weight: bold;\">c’est par ici ! </a>\n \n ", "rss_summary" : "En 2023, les bibliothèques Python les plus utilisées en entreprise incluent Pandas, NumPy et Matplotlib, avec <a href=\"https://www.datacamp.com/blog/top-python-libraries-for-data-science\">plus de 50% des développeurs Python les utilisant régulièrement dans leurs projets professionnels</a>. 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Que vous soyez un développeur débutant ou un professionnel expérimenté, connaître les bibliothèques Python les plus essentielles peut grandement améliorer votre efficacité et la qualité de vos projets. \n<h2>1. NumPy</h2>\n \nCas d'usage : Elle est largement utilisée dans le traitement de données, la modélisation scientifique et l'analyse statistique. Elle peut, par exemple, être utilisée pour effectuer des transformations linéaires, résoudre des équations différentielles et analyser des séries temporelles.\nAvantages :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Très performante pour les opérations mathématiques et logiques sur des tableaux de grandes dimensions.</li>\n<li aria-level=\"1\">Supporte des fonctions mathématiques complexes et des opérations linéaires.</li>\n</ul>\nInconvénients :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Parfois complexe à utiliser pour les débutants sans connaissances en mathématiques avancées.</li>\n</ul>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\">2. Pandas</h2>\nCas d'usage : Pandas est utilisée pour la manipulation de structures de données complexes comme les DataFrames, ce qui est indispensable pour les analyses statistiques et la préparation de données avant l'entraînement des modèles de machine learning. Les entreprises utilisent Pandas pour nettoyer des jeux de données, réaliser des analyses exploratoires et gérer de grandes quantités de données structurées.\nAvantages :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Fournit des structures de données flexibles et puissantes, comme les DataFrames.</li>\n<li aria-level=\"1\">Facilité de manipulation des données avec des fonctions intégrées pour le nettoyage et la préparation des données. </li>\n</ul>\nInconvénients :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Peut être lente pour des jeux de données très volumineux.</li>\n<li aria-level=\"1\">Nécessite une bonne compréhension des concepts de DataFrame pour être utilisée efficacement.</li>\n</ul>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\">3. Matplotlib</h2>\nCas d'usage : Cette bibliothèque permet de créer des graphiques 2D pour visualiser les données. C'est une bibliothèque de base pour la visualisation, souvent utilisée pour générer des histogrammes, des graphiques en barres, des courbes et des diagrammes de dispersion. Par exemple, les analystes de données utilisent Matplotlib pour représenter visuellement les tendances et les anomalies dans les jeux de données.\nAvantages :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Grande flexibilité pour créer des graphiques personnalisés.</li>\n<li aria-level=\"1\">Large communauté et documentation riche. </li>\n</ul>\nInconvénients :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Syntaxe parfois complexe et moins intuitive que d'autres bibliothèques de visualisation comme Seaborn.</li>\n<li aria-level=\"1\">Peut nécessiter beaucoup de code pour des visualisations simples.</li>\n</ul>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\">4. Scikit-learn</h2>\nCas d'usage : Scikit-learn est utilisée pour implémenter des algorithmes de machine learning tels que la régression linéaire, la classification, et le clustering. C'est une bibliothèque idéale pour ceux qui débutent en machine learning grâce à ses outils faciles à utiliser et bien documentés. Par exemple, un data scientist peut utiliser Scikit-learn pour développer un modèle prédictif de classification des emails en spam ou non-spam.\nAvantages :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Large éventail d'algorithmes d'apprentissage supervisé et non supervisé.</li>\n<li aria-level=\"1\">Intégration facile avec NumPy et Pandas. </li>\n</ul>\nInconvénients :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Limitée pour les projets de deep learning par rapport à TensorFlow ou PyTorch.</li>\n<li aria-level=\"1\">Nécessite une compréhension solide des concepts de machine learning pour être utilisée efficacement.</li>\n</ul>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\">5. TensorFlow</h2>\nCas d'usage : TensorFlow est une bibliothèque open-source développée par Google, utilisée pour construire et entraîner des modèles de deep learning complexes. Les entreprises utilisent TensorFlow pour des tâches comme la reconnaissance d'image, le traitement du langage naturel et la prévision de séries temporelles. Par exemple, TensorFlow peut être utilisé pour développer un modèle de reconnaissance faciale pour des systèmes de sécurité.\nAvantages :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Très performante pour les modèles de deep learning complexes.</li>\n<li aria-level=\"1\">Supporte le calcul distribué sur plusieurs GPU et TPUs. </li>\n</ul>\nInconvénients :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Courbe d'apprentissage abrupte pour les débutants.</li>\n<li aria-level=\"1\">Peut être excessivement complexe pour des tâches simples de machine learning.</li>\n</ul>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\">6. Keras</h2>\nCas d'usage : Utilisée dans le deep learning, Keras agit comme une interface de haut niveau pour TensorFlow. Elle simplifie le développement de modèles de deep learning avec une API intuitive, et sert à prototyper rapidement des modèles de réseaux neuronaux. Par exemple, Keras peut être utilisé pour créer un modèle de classification d'images en quelques lignes de code.\nAvantages :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Simplifie la création de modèles de deep learning avec une syntaxe intuitive.</li>\n<li aria-level=\"1\">Intégration transparente avec TensorFlow. </li>\n</ul>\nInconvénients :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Moins de flexibilité pour les modèles très complexes par rapport à l'utilisation directe de TensorFlow.</li>\n<li aria-level=\"1\">Peut être moins performant pour les très grands modèles nécessitant une optimisation fine.</li>\n</ul>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\">7. Flask</h2>\nCas d'usage : Flask est utilisée pour créer des applications web légères et des API RESTful. C'est un framework minimaliste qui permet aux développeurs de démarrer rapidement. Par exemple, Flask peut être utilisée pour développer une API qui expose un modèle de machine learning pour des prédictions en temps réel.\nAvantages :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Léger et flexible, parfait pour les petites applications web et les microservices.</li>\n<li aria-level=\"1\">Large gamme d'extensions pour ajouter des fonctionnalités selon les besoins. </li>\n</ul>\nInconvénients :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Nécessite plus de configuration manuelle pour les grandes applications, notamment par rapport à Django.</li>\n<li aria-level=\"1\">Moins structuré, ce qui peut conduire à des architectures moins maintenables pour des projets plus grands.</li>\n</ul>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\">8. Django</h2>\nCas d'usage : Django est un framework web de haut niveau qui encourage le développement rapide et la conception propre et pragmatique. Il est utilisé pour des applications web robustes et complexes avec des fonctionnalités intégrées comme l'authentification, la gestion des formulaires et un panneau d'administration. Par exemple, Django peut être utilisé pour créer un site de commerce électronique complet avec une gestion des utilisateurs et des produits.\nAvantages :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Fournit une structure robuste pour développer des applications web complexes.</li>\n<li aria-level=\"1\">Grand nombre de fonctionnalités intégrées comme l'authentification, la gestion des formulaires et l'administration. </li>\n</ul>\nInconvénients :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Plus lourd et complexe que Flask, peut être excessif pour des projets simples.</li>\n<li aria-level=\"1\">Nécessite une courbe d'apprentissage plus longue en raison de sa complexité et de ses nombreuses fonctionnalités.</li>\n</ul>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\">9. Beautiful Soup</h2>\nCas d'usage : Beautiful Soup est utilisée pour extraire et analyser des données à partir de fichiers HTML et XML. C'est un outil précieux pour le web scraping, permettant de naviguer dans les arbres DOM et d'extraire des données spécifiques. 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Choisir les bonnes bibliothèques pour vos projets peut significativement améliorer votre productivité et la qualité de vos résultats.\nPour aller plus loin, vous pouvez consulter des tutoriels sur YouTube et découvrir notre <a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\" style=\"font-weight: bold;\">formation dédiée au métier de Data Analyst.</a>\n<a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\">Pour vous inscrire, </a><a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\" style=\"font-weight: bold;\">c’est par ici ! </a>\n \n ", "postBodyRss" : "En 2023, les bibliothèques Python les plus utilisées en entreprise incluent Pandas, NumPy et Matplotlib, avec <a href=\"https://www.datacamp.com/blog/top-python-libraries-for-data-science\">plus de 50% des développeurs Python les utilisant régulièrement dans leurs projets professionnels</a>. Que vous soyez un développeur débutant ou un professionnel expérimenté, connaître les bibliothèques Python les plus essentielles peut grandement améliorer votre efficacité et la qualité de vos projets. \n<h2>1. NumPy</h2>\n \nCas d'usage : Elle est largement utilisée dans le traitement de données, la modélisation scientifique et l'analyse statistique. Elle peut, par exemple, être utilisée pour effectuer des transformations linéaires, résoudre des équations différentielles et analyser des séries temporelles.\nAvantages :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Très performante pour les opérations mathématiques et logiques sur des tableaux de grandes dimensions.</li>\n<li aria-level=\"1\">Supporte des fonctions mathématiques complexes et des opérations linéaires.</li>\n</ul>\nInconvénients :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Parfois complexe à utiliser pour les débutants sans connaissances en mathématiques avancées.</li>\n</ul>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\">2. Pandas</h2>\nCas d'usage : Pandas est utilisée pour la manipulation de structures de données complexes comme les DataFrames, ce qui est indispensable pour les analyses statistiques et la préparation de données avant l'entraînement des modèles de machine learning. Les entreprises utilisent Pandas pour nettoyer des jeux de données, réaliser des analyses exploratoires et gérer de grandes quantités de données structurées.\nAvantages :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Fournit des structures de données flexibles et puissantes, comme les DataFrames.</li>\n<li aria-level=\"1\">Facilité de manipulation des données avec des fonctions intégrées pour le nettoyage et la préparation des données. </li>\n</ul>\nInconvénients :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Peut être lente pour des jeux de données très volumineux.</li>\n<li aria-level=\"1\">Nécessite une bonne compréhension des concepts de DataFrame pour être utilisée efficacement.</li>\n</ul>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\">3. Matplotlib</h2>\nCas d'usage : Cette bibliothèque permet de créer des graphiques 2D pour visualiser les données. C'est une bibliothèque de base pour la visualisation, souvent utilisée pour générer des histogrammes, des graphiques en barres, des courbes et des diagrammes de dispersion. Par exemple, les analystes de données utilisent Matplotlib pour représenter visuellement les tendances et les anomalies dans les jeux de données.\nAvantages :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Grande flexibilité pour créer des graphiques personnalisés.</li>\n<li aria-level=\"1\">Large communauté et documentation riche. </li>\n</ul>\nInconvénients :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Syntaxe parfois complexe et moins intuitive que d'autres bibliothèques de visualisation comme Seaborn.</li>\n<li aria-level=\"1\">Peut nécessiter beaucoup de code pour des visualisations simples.</li>\n</ul>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\">4. Scikit-learn</h2>\nCas d'usage : Scikit-learn est utilisée pour implémenter des algorithmes de machine learning tels que la régression linéaire, la classification, et le clustering. C'est une bibliothèque idéale pour ceux qui débutent en machine learning grâce à ses outils faciles à utiliser et bien documentés. Par exemple, un data scientist peut utiliser Scikit-learn pour développer un modèle prédictif de classification des emails en spam ou non-spam.\nAvantages :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Large éventail d'algorithmes d'apprentissage supervisé et non supervisé.</li>\n<li aria-level=\"1\">Intégration facile avec NumPy et Pandas. </li>\n</ul>\nInconvénients :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Limitée pour les projets de deep learning par rapport à TensorFlow ou PyTorch.</li>\n<li aria-level=\"1\">Nécessite une compréhension solide des concepts de machine learning pour être utilisée efficacement.</li>\n</ul>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\">5. TensorFlow</h2>\nCas d'usage : TensorFlow est une bibliothèque open-source développée par Google, utilisée pour construire et entraîner des modèles de deep learning complexes. Les entreprises utilisent TensorFlow pour des tâches comme la reconnaissance d'image, le traitement du langage naturel et la prévision de séries temporelles. Par exemple, TensorFlow peut être utilisé pour développer un modèle de reconnaissance faciale pour des systèmes de sécurité.\nAvantages :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Très performante pour les modèles de deep learning complexes.</li>\n<li aria-level=\"1\">Supporte le calcul distribué sur plusieurs GPU et TPUs. </li>\n</ul>\nInconvénients :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Courbe d'apprentissage abrupte pour les débutants.</li>\n<li aria-level=\"1\">Peut être excessivement complexe pour des tâches simples de machine learning.</li>\n</ul>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\">6. Keras</h2>\nCas d'usage : Utilisée dans le deep learning, Keras agit comme une interface de haut niveau pour TensorFlow. Elle simplifie le développement de modèles de deep learning avec une API intuitive, et sert à prototyper rapidement des modèles de réseaux neuronaux. Par exemple, Keras peut être utilisé pour créer un modèle de classification d'images en quelques lignes de code.\nAvantages :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Simplifie la création de modèles de deep learning avec une syntaxe intuitive.</li>\n<li aria-level=\"1\">Intégration transparente avec TensorFlow. </li>\n</ul>\nInconvénients :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Moins de flexibilité pour les modèles très complexes par rapport à l'utilisation directe de TensorFlow.</li>\n<li aria-level=\"1\">Peut être moins performant pour les très grands modèles nécessitant une optimisation fine.</li>\n</ul>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\">7. Flask</h2>\nCas d'usage : Flask est utilisée pour créer des applications web légères et des API RESTful. C'est un framework minimaliste qui permet aux développeurs de démarrer rapidement. Par exemple, Flask peut être utilisée pour développer une API qui expose un modèle de machine learning pour des prédictions en temps réel.\nAvantages :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Léger et flexible, parfait pour les petites applications web et les microservices.</li>\n<li aria-level=\"1\">Large gamme d'extensions pour ajouter des fonctionnalités selon les besoins. </li>\n</ul>\nInconvénients :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Nécessite plus de configuration manuelle pour les grandes applications, notamment par rapport à Django.</li>\n<li aria-level=\"1\">Moins structuré, ce qui peut conduire à des architectures moins maintenables pour des projets plus grands.</li>\n</ul>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\">8. Django</h2>\nCas d'usage : Django est un framework web de haut niveau qui encourage le développement rapide et la conception propre et pragmatique. Il est utilisé pour des applications web robustes et complexes avec des fonctionnalités intégrées comme l'authentification, la gestion des formulaires et un panneau d'administration. Par exemple, Django peut être utilisé pour créer un site de commerce électronique complet avec une gestion des utilisateurs et des produits.\nAvantages :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Fournit une structure robuste pour développer des applications web complexes.</li>\n<li aria-level=\"1\">Grand nombre de fonctionnalités intégrées comme l'authentification, la gestion des formulaires et l'administration. </li>\n</ul>\nInconvénients :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Plus lourd et complexe que Flask, peut être excessif pour des projets simples.</li>\n<li aria-level=\"1\">Nécessite une courbe d'apprentissage plus longue en raison de sa complexité et de ses nombreuses fonctionnalités.</li>\n</ul>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\">9. Beautiful Soup</h2>\nCas d'usage : Beautiful Soup est utilisée pour extraire et analyser des données à partir de fichiers HTML et XML. C'est un outil précieux pour le web scraping, permettant de naviguer dans les arbres DOM et d'extraire des données spécifiques. Par exemple, Beautiful Soup permet d’extraire des informations de produits d'un site de commerce électronique pour une analyse comparative.\nAvantages :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Facile à utiliser pour extraire et manipuler des données HTML et XML.</li>\n<li aria-level=\"1\">Bonne documentation et nombreux exemples en ligne. </li>\n</ul>\nInconvénients :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Moins performant pour les grandes quantités de données par rapport à Scrapy.</li>\n<li aria-level=\"1\">Nécessite des connaissances en HTML et CSS pour être utilisée efficacement.</li>\n</ul>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\">10. Pygame</h2>\nCas d'usage : Pygame est utilisée pour développer des jeux 2D en Python. Elle fournit des modules pour la gestion des graphiques, des sons, et des événements, permettant de créer des jeux simples ou des projets plus ambitieux. Par exemple, Pygame peut être utilisé pour développer un jeu de plateforme 2D avec des personnages animés et des niveaux interactifs.\nAvantages :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Simple à utiliser pour développer des jeux 2D.</li>\n<li aria-level=\"1\">Grande communauté avec de nombreux tutoriels et ressources.</li>\n</ul>\nInconvénients :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Moins performant pour des jeux complexes ou en 3D.</li>\n<li aria-level=\"1\">Moins de fonctionnalités avancées par rapport à des moteurs de jeu dédiés comme Unity ou Unreal Engine.</li>\n</ul>\nEn 2024, ces bibliothèques Python continueront à jouer un rôle crucial dans le développement de projets variés, allant de l'analyse de données à l'apprentissage automatique, en passant par le développement web et de jeux. Choisir les bonnes bibliothèques pour vos projets peut significativement améliorer votre productivité et la qualité de vos résultats.\nPour aller plus loin, vous pouvez consulter des tutoriels sur YouTube et découvrir notre <a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\" style=\"font-weight: bold;\">formation dédiée au métier de Data Analyst.</a>\n<a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\">Pour vous inscrire, </a><a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\" style=\"font-weight: bold;\">c’est par ici ! </a>\n \n ", "postEmailContent" : "En 2023, les bibliothèques Python les plus utilisées en entreprise incluent Pandas, NumPy et Matplotlib, avec <a href=\"https://www.datacamp.com/blog/top-python-libraries-for-data-science\">plus de 50% des développeurs Python les utilisant régulièrement dans leurs projets professionnels</a>. 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Pandas</h2>\nCas d'usage : Pandas est utilisée pour la manipulation de structures de données complexes comme les DataFrames, ce qui est indispensable pour les analyses statistiques et la préparation de données avant l'entraînement des modèles de machine learning. Les entreprises utilisent Pandas pour nettoyer des jeux de données, réaliser des analyses exploratoires et gérer de grandes quantités de données structurées.\nAvantages :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Fournit des structures de données flexibles et puissantes, comme les DataFrames.</li>\n<li aria-level=\"1\">Facilité de manipulation des données avec des fonctions intégrées pour le nettoyage et la préparation des données. </li>\n</ul>\nInconvénients :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Peut être lente pour des jeux de données très volumineux.</li>\n<li aria-level=\"1\">Nécessite une bonne compréhension des concepts de DataFrame pour être utilisée efficacement.</li>\n</ul>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\">3. Matplotlib</h2>\nCas d'usage : Cette bibliothèque permet de créer des graphiques 2D pour visualiser les données. C'est une bibliothèque de base pour la visualisation, souvent utilisée pour générer des histogrammes, des graphiques en barres, des courbes et des diagrammes de dispersion. Par exemple, les analystes de données utilisent Matplotlib pour représenter visuellement les tendances et les anomalies dans les jeux de données.\nAvantages :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Grande flexibilité pour créer des graphiques personnalisés.</li>\n<li aria-level=\"1\">Large communauté et documentation riche. </li>\n</ul>\nInconvénients :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Syntaxe parfois complexe et moins intuitive que d'autres bibliothèques de visualisation comme Seaborn.</li>\n<li aria-level=\"1\">Peut nécessiter beaucoup de code pour des visualisations simples.</li>\n</ul>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\">4. Scikit-learn</h2>\nCas d'usage : Scikit-learn est utilisée pour implémenter des algorithmes de machine learning tels que la régression linéaire, la classification, et le clustering. C'est une bibliothèque idéale pour ceux qui débutent en machine learning grâce à ses outils faciles à utiliser et bien documentés. Par exemple, un data scientist peut utiliser Scikit-learn pour développer un modèle prédictif de classification des emails en spam ou non-spam.\nAvantages :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Large éventail d'algorithmes d'apprentissage supervisé et non supervisé.</li>\n<li aria-level=\"1\">Intégration facile avec NumPy et Pandas. </li>\n</ul>\nInconvénients :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Limitée pour les projets de deep learning par rapport à TensorFlow ou PyTorch.</li>\n<li aria-level=\"1\">Nécessite une compréhension solide des concepts de machine learning pour être utilisée efficacement.</li>\n</ul>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\">5. TensorFlow</h2>\nCas d'usage : TensorFlow est une bibliothèque open-source développée par Google, utilisée pour construire et entraîner des modèles de deep learning complexes. Les entreprises utilisent TensorFlow pour des tâches comme la reconnaissance d'image, le traitement du langage naturel et la prévision de séries temporelles. Par exemple, TensorFlow peut être utilisé pour développer un modèle de reconnaissance faciale pour des systèmes de sécurité.\nAvantages :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Très performante pour les modèles de deep learning complexes.</li>\n<li aria-level=\"1\">Supporte le calcul distribué sur plusieurs GPU et TPUs. </li>\n</ul>\nInconvénients :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Courbe d'apprentissage abrupte pour les débutants.</li>\n<li aria-level=\"1\">Peut être excessivement complexe pour des tâches simples de machine learning.</li>\n</ul>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\">6. Keras</h2>\nCas d'usage : Utilisée dans le deep learning, Keras agit comme une interface de haut niveau pour TensorFlow. Elle simplifie le développement de modèles de deep learning avec une API intuitive, et sert à prototyper rapidement des modèles de réseaux neuronaux. Par exemple, Keras peut être utilisé pour créer un modèle de classification d'images en quelques lignes de code.\nAvantages :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Simplifie la création de modèles de deep learning avec une syntaxe intuitive.</li>\n<li aria-level=\"1\">Intégration transparente avec TensorFlow. </li>\n</ul>\nInconvénients :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Moins de flexibilité pour les modèles très complexes par rapport à l'utilisation directe de TensorFlow.</li>\n<li aria-level=\"1\">Peut être moins performant pour les très grands modèles nécessitant une optimisation fine.</li>\n</ul>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\">7. Flask</h2>\nCas d'usage : Flask est utilisée pour créer des applications web légères et des API RESTful. C'est un framework minimaliste qui permet aux développeurs de démarrer rapidement. Par exemple, Flask peut être utilisée pour développer une API qui expose un modèle de machine learning pour des prédictions en temps réel.\nAvantages :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Léger et flexible, parfait pour les petites applications web et les microservices.</li>\n<li aria-level=\"1\">Large gamme d'extensions pour ajouter des fonctionnalités selon les besoins. </li>\n</ul>\nInconvénients :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Nécessite plus de configuration manuelle pour les grandes applications, notamment par rapport à Django.</li>\n<li aria-level=\"1\">Moins structuré, ce qui peut conduire à des architectures moins maintenables pour des projets plus grands.</li>\n</ul>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\">8. Django</h2>\nCas d'usage : Django est un framework web de haut niveau qui encourage le développement rapide et la conception propre et pragmatique. Il est utilisé pour des applications web robustes et complexes avec des fonctionnalités intégrées comme l'authentification, la gestion des formulaires et un panneau d'administration. Par exemple, Django peut être utilisé pour créer un site de commerce électronique complet avec une gestion des utilisateurs et des produits.\nAvantages :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Fournit une structure robuste pour développer des applications web complexes.</li>\n<li aria-level=\"1\">Grand nombre de fonctionnalités intégrées comme l'authentification, la gestion des formulaires et l'administration. </li>\n</ul>\nInconvénients :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Plus lourd et complexe que Flask, peut être excessif pour des projets simples.</li>\n<li aria-level=\"1\">Nécessite une courbe d'apprentissage plus longue en raison de sa complexité et de ses nombreuses fonctionnalités.</li>\n</ul>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\">9. Beautiful Soup</h2>\nCas d'usage : Beautiful Soup est utilisée pour extraire et analyser des données à partir de fichiers HTML et XML. C'est un outil précieux pour le web scraping, permettant de naviguer dans les arbres DOM et d'extraire des données spécifiques. Par exemple, Beautiful Soup permet d’extraire des informations de produits d'un site de commerce électronique pour une analyse comparative.\nAvantages :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Facile à utiliser pour extraire et manipuler des données HTML et XML.</li>\n<li aria-level=\"1\">Bonne documentation et nombreux exemples en ligne. </li>\n</ul>\nInconvénients :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Moins performant pour les grandes quantités de données par rapport à Scrapy.</li>\n<li aria-level=\"1\">Nécessite des connaissances en HTML et CSS pour être utilisée efficacement.</li>\n</ul>\n<h2 style=\"font-size: 30px;\">10. Pygame</h2>\nCas d'usage : Pygame est utilisée pour développer des jeux 2D en Python. Elle fournit des modules pour la gestion des graphiques, des sons, et des événements, permettant de créer des jeux simples ou des projets plus ambitieux. Par exemple, Pygame peut être utilisé pour développer un jeu de plateforme 2D avec des personnages animés et des niveaux interactifs.\nAvantages :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Simple à utiliser pour développer des jeux 2D.</li>\n<li aria-level=\"1\">Grande communauté avec de nombreux tutoriels et ressources.</li>\n</ul>\nInconvénients :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Moins performant pour des jeux complexes ou en 3D.</li>\n<li aria-level=\"1\">Moins de fonctionnalités avancées par rapport à des moteurs de jeu dédiés comme Unity ou Unreal Engine.</li>\n</ul>\nEn 2024, ces bibliothèques Python continueront à jouer un rôle crucial dans le développement de projets variés, allant de l'analyse de données à l'apprentissage automatique, en passant par le développement web et de jeux. Choisir les bonnes bibliothèques pour vos projets peut significativement améliorer votre productivité et la qualité de vos résultats.\nPour aller plus loin, vous pouvez consulter des tutoriels sur YouTube et découvrir notre <a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\" style=\"font-weight: bold;\">formation dédiée au métier de Data Analyst.</a>\n<a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\">Pour vous inscrire, </a><a href=\"https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/formations-data/formation-data-analyst\" style=\"font-weight: bold;\">c’est par ici ! </a>\n \n ", "rssSummary" : "En 2023, les bibliothèques Python les plus utilisées en entreprise incluent Pandas, NumPy et Matplotlib, avec <a href=\"https://www.datacamp.com/blog/top-python-libraries-for-data-science\">plus de 50% des développeurs Python les utilisant régulièrement dans leurs projets professionnels</a>. Que vous soyez un développeur débutant ou un professionnel expérimenté, connaître les bibliothèques Python les plus essentielles peut grandement améliorer votre efficacité et la qualité de vos projets. \n", "rssSummaryFeaturedImage" : "https://2902314.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/2902314/2024-08-14_Les%20biblioth%C3%A8ques%20Python%20incontournables%20en%202024.jpg", "scheduledUpdateDate" : 0, "screenshotPreviewTakenAt" : 1728579275631, "screenshotPreviewUrl" : "https://cdn1.hubspot.net/hubshotv3/prod/e/0/1f6e83c3-2f00-4168-86c5-5c36113effcd.png", "sections" : { }, "securityState" : "NONE", "siteId" : null, "slug" : "fr-fr/blog/les-10-bibliothèques-python-incontournables-en-2024", "stagedFrom" : null, "state" : "PUBLISHED", "stateWhenDeleted" : null, "structuredContentPageType" : null, "structuredContentType" : null, "styleOverrideId" : null, "subcategory" : "normal_blog_post", "syncedWithBlogRoot" : true, "tagIds" : [ 103173212302, 116313955723 ], "tagList" : [ { "categoryId" : 3, "cdnPurgeEmbargoTime" : null, "contentIds" : [ ], "cosObjectType" : "TAG", "created" : 1676890087460, "deletedAt" : 0, "description" : "", "id" : 103173212302, "label" : "Data & I.A.", "language" : "fr-fr", "name" : "Data & I.A.", "portalId" : 2902314, "slug" : "data-i-a", "translatedFromId" : null, "translations" : { }, "updated" : 1687352117414 }, { "categoryId" : 3, "cdnPurgeEmbargoTime" : null, "contentIds" : [ ], "cosObjectType" : "TAG", "created" : 1684509994814, "deletedAt" : 0, "description" : "", "id" : 116313955723, "label" : "Tips", "language" : "fr-fr", "name" : "Tips", "portalId" : 2902314, "slug" : "tips", "translatedFromId" : null, "translations" : { }, "updated" : 1684509994814 } ], "tagNames" : [ "Data & I.A.", "Tips" ], "teamPerms" : [ ], "templatePath" : "", "templatePathForRender" : "MarkentivexWCS/templates/blog-post.html", "textToAudioFileId" : null, "textToAudioGenerationRequestId" : null, "themePath" : null, "themeSettingsValues" : null, "title" : "Les 10 bibliothèques Python incontournables en 2024", "tmsId" : null, "topicIds" : [ 103173212302, 116313955723 ], "topicList" : [ { "categoryId" : 3, "cdnPurgeEmbargoTime" : null, "contentIds" : [ ], "cosObjectType" : "TAG", "created" : 1676890087460, "deletedAt" : 0, "description" : "", "id" : 103173212302, "label" : "Data & I.A.", "language" : "fr-fr", "name" : "Data & I.A.", "portalId" : 2902314, "slug" : "data-i-a", "translatedFromId" : null, "translations" : { }, "updated" : 1687352117414 }, { "categoryId" : 3, "cdnPurgeEmbargoTime" : null, "contentIds" : [ ], "cosObjectType" : "TAG", "created" : 1684509994814, "deletedAt" : 0, "description" : "", "id" : 116313955723, "label" : "Tips", "language" : "fr-fr", "name" : "Tips", "portalId" : 2902314, "slug" : "tips", "translatedFromId" : null, "translations" : { }, "updated" : 1684509994814 } ], "topicNames" : [ "Data & I.A.", "Tips" ], "topics" : [ 103173212302, 116313955723 ], "translatedContent" : { }, "translatedFromId" : null, "translations" : { }, "tweet" : null, "tweetAt" : null, "tweetImmediately" : false, "unpublishedAt" : 0, "updated" : 1728579274780, "updatedById" : 50704370, "upsizeFeaturedImage" : false, "url" : "https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/blog/les-10-bibliothèques-python-incontournables-en-2024", "useFeaturedImage" : true, "userPerms" : [ ], "views" : 0, "visibleToAll" : null, "widgetContainers" : { }, "widgetcontainers" : { }, "widgets" : { } })
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04/10/2024 Temps de lecture 3 min

Business analyst : Comment utiliser Python ?
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Cette popularité s'explique par sa simplicité d'apprentissage et sa puissance d'utilisation. Mais comment utiliser Python lorsqu'on n'est pas développeur ? Et pourquoi il est essentiel pour tout Business Analyst d’en maîtriser les bases ? Tour d'horizon dans cet article.\n\n \n<h2 style=\"font-size: 30px;\">Pourquoi apprendre Python en tant que Business Analyst ?</h2>\nPython est reconnu pour sa simplicité et son efficacité, ce qui en fait un choix idéal pour ceux qui débutent dans le domaine de la programmation. Contrairement à d'autres langages, Python met l'accent sur la lisibilité du code, facilitant ainsi la prise en main même pour des profils non techniques. Pour un Business Analyst, débuter sur Python permet de gagner en efficacité, notamment dans l'analyse de données, l’automatisation de tâches répétitives et la création de visualisations.\n<h3 style=\"font-size: 20px;\">a) Python pour l’analyse de données</h3>\nL'un des principaux avantages de Python est son aptitude à traiter des volumes massifs de données rapidement et efficacement. Avec des <a href=\"/fr-fr/blog/les-10-bibliothèques-python-incontournables-en-2024\" rel=\"noopener\">bibliothèques populaires</a> comme Pandas et NumPy, les Business Analysts peuvent utiliser Python pour :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Importer des ensembles de données volumineux (Excel, CSV, SQL, etc.),</li>\n<li aria-level=\"1\">Nettoyer et préparer les données pour les analyses,</li>\n<li aria-level=\"1\">Effectuer des calculs statistiques et des agrégations,</li>\n<li aria-level=\"1\">Manipuler des structures de données complexes en quelques lignes de code.</li>\n</ul>\nPar exemple, au lieu de passer des heures à effectuer des analyses manuelles sur Excel, Python permet de faire un programme pour automatiser le traitement de plusieurs fichiers de données. Cela se traduit par une réduction significative des erreurs humaines et un gain de temps considérable.\n<h3 style=\"font-size: 20px;\">b) l'Automatisation des tâches répétitives</h3>\nUn autre avantage majeur de Python réside dans l’automatisation. Les Business Analysts effectuent souvent des tâches répétitives telles que la création de rapports, l’envoi d’e-mails ou l’import/export de données entre différents systèmes. Apprendre à coder en Python permet de créer des scripts qui automatisent ces tâches, libérant ainsi du temps pour se concentrer sur des analyses à plus forte valeur ajoutée.\nPar exemple, vous pouvez écrire un script Python qui extrait automatiquement des données de plusieurs sources, les analyse, puis génère un rapport en PDF ou Excel prêt à être partagé avec les parties prenantes. Cela est rendu possible grâce à la puissance de Python, associée à des bibliothèques comme Openpyxl (pour manipuler Excel) et smtplib (pour envoyer des e-mails).\n \n<h2 style=\"font-size: 30px;\">Comment débuter sur Python en tant que Business Analyst</h2>\nSi vous vous demandez comment coder en Python, sachez que les bases de ce langages sont très accessibles. Python utilise une syntaxe simple et intuitive. Voici quelques concepts essentiels pour débuter sur Python :\nPour commencer à utiliser Python, vous devez d'abord l'installer sur votre ordinateur.\n<ol start=\"1\">\n<li>Rendez-vous sur le site officiel de <a href=\"http://www.python.org\" rel=\"noopener\">Python</a> et téléchargez la dernière version stable.</li>\n<li>Lancez l'installateur et suivez les instructions. Assurez-vous de cocher l'option \"Add Python to PATH\" pour faciliter son utilisation.</li>\n<li>Pour une expérience plus complète, installez <a href=\"https://www.anaconda.com/download\" rel=\"noopener\" style=\"font-weight: bold;\">Anaconda</a>, une distribution Python qui inclut de nombreuses bibliothèques utiles pour l'analyse de données.</li>\n</ol>\nUne fois Python installé, vous pouvez utiliser un éditeur de texte simple comme <a href=\"https://notepad-plus-plus.org/downloads/\" rel=\"noopener\">Notepad++</a> ou un environnement de développement intégré (IDE) plus avancé comme PyCharm ou Visual Studio Code.\n \n<h3 style=\"font-size: 20px;\">a) Variables et types de données</h3>\nLes variables sont au cœur de tout programme en Python. Une variable permet de stocker des informations, et Python reconnaît automatiquement le type de données. Voici un exemple simple :\n<code class=\"language-python\">\n</code>\n{% module_block module \"widget_03ec47b5-527a-4150-937f-3f04c55751dd\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}{% raw %}{}{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}{}{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"definition_id\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"field_types\" is_json=\"true\" %}{\"add_image_to_card\":\"boolean\",\"richtext_card_caption\":\"richtext\",\"richtext_card_image\":\"image\",\"switch_to_dark_card\":\"boolean\"}{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"path\" is_json=\"true\" %}\"/MarkentivexWCS/modules/richtext-card\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code># Déclarer une variable</code></div>\\n<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code>nom = \\\"Wild Code School\\\"</code></div>\\n<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code>age = 5</code></div>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"smart_objects\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"smart_type\" is_json=\"true\" %}\"NOT_SMART\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"type\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"wrap_field_tag\" is_json=\"true\" %}\"div\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\nPython peut manipuler différents types de données comme les chaînes de caractères, les nombres entiers, les listes, etc. Vous pouvez les utiliser pour analyser des données ou écrire des scripts d’automatisation.\n \n<h3 style=\"font-size: 20px;\">b) Structures de contrôle</h3>\nLes structures de contrôle, comme les boucles et les conditions, permettent d’exécuter des actions spécifiques en fonction de certains critères. Par exemple, avec une boucle for, vous pouvez itérer sur un ensemble de données pour les analyser :\n{% module_block module \"widget_63c84edd-1126-4d41-81f9-7deb878cb2ae\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}{}{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}{}{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"definition_id\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"field_types\" is_json=\"true\" %}{\"add_image_to_card\":\"boolean\",\"richtext_card_caption\":\"richtext\",\"richtext_card_image\":\"image\",\"switch_to_dark_card\":\"boolean\"}{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"path\" is_json=\"true\" %}\"/MarkentivexWCS/modules/richtext-card\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code># Exemple de boucle for</code></div>\\n<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code>vente = [300, 450, 500] </code></div>\\n<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code>for vente in ventes:</code></div>\\n<div style=\\\"line-height: 1.5; padding-left: 40px;\\\"><code>print(vente * 1.10)  # Augmenter chaque vente de 10%print</code></div>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"smart_objects\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"smart_type\" is_json=\"true\" %}\"NOT_SMART\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"type\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"wrap_field_tag\" is_json=\"true\" %}\"div\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\nCette flexibilité rend Python particulièrement puissant pour manipuler et analyser des données à grande échelle.\n<h3 style=\"font-size: 20px;\">c) Bibliothèques spécialisées</h3>\nUne grande force de Python réside dans ses <a href=\"/fr-fr/blog/les-10-bibliothèques-python-incontournables-en-2024\" rel=\"noopener\">bibliothèques</a> prêtes à l’emploi, qui permettent d’accéder à des fonctionnalités avancées sans avoir à tout coder soi-même. Pour l’analyse de données, <a href=\"https://pandas.pydata.org/\" rel=\"noopener\">Pandas</a> est incontournable. Elle permet de manipuler des ensembles de données comme des tableaux Excel, mais avec beaucoup plus de flexibilité. Voici un exemple simple d’utilisation de Pandas :\n{% module_block module \"widget_8de60639-1c3c-4e27-bba2-fbb6f50d6ca0\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}{}{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}{}{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"definition_id\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"field_types\" is_json=\"true\" %}{\"add_image_to_card\":\"boolean\",\"richtext_card_caption\":\"richtext\",\"richtext_card_image\":\"image\",\"switch_to_dark_card\":\"boolean\"}{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"path\" is_json=\"true\" %}\"/MarkentivexWCS/modules/richtext-card\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code>import pandas as pd</code></div>\\n<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code># Charger des données depuis un fichier CSV</code></div>\\n<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code>df = pd.read_csv('data.csv')</code></div>\\n<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code># Afficher les premières lignes du fichier</code></div>\\n<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code>print(df.head())</code></div>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"smart_objects\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"smart_type\" is_json=\"true\" %}\"NOT_SMART\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"type\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"wrap_field_tag\" is_json=\"true\" %}\"div\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\nAvec ces quelques lig)p^nes de code, vous pouvez lire et analyser des milliers de lignes de données en un clin d’œil.\n<h3 style=\"font-size: 20px;\">d) Visualisation des données</h3>\nEnfin, vous pouvez également faire un programme Python pour générer des graphiques afin de visualiser les résultats de vos analyses. <a href=\"https://matplotlib.org/\" rel=\"noopener\">Matplotlib</a> et <a href=\"https://seaborn.pydata.org/\" rel=\"noopener\">Seaborn </a>sont deux bibliothèques populaires pour créer des graphiques. Vous pouvez, par exemple, visualiser la répartition des ventes sur un graphique à barres :\n{% module_block module \"widget_09a0ea84-c0ee-404d-8984-1b99dfcb2b07\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}{}{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}{}{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"definition_id\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"field_types\" is_json=\"true\" %}{\"add_image_to_card\":\"boolean\",\"richtext_card_caption\":\"richtext\",\"richtext_card_image\":\"image\",\"switch_to_dark_card\":\"boolean\"}{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"path\" is_json=\"true\" %}\"/MarkentivexWCS/modules/richtext-card\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code>import matplotlib.pyplot as plt</code></div>\\n<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code># Créer un graphique simple</code></div>\\n<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code>vente = [300, 450, 500]</code></div>\\n<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code>mois = ['Janvier', 'Février', 'Mars']</code></div>\\n<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code>plt.bar(mois, ventes)</code></div>\\n<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code>plt.show()</code></div>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"smart_objects\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"smart_type\" is_json=\"true\" %}\"NOT_SMART\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"type\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"wrap_field_tag\" is_json=\"true\" %}\"div\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\nCes visualisations permettent aux Business Analysts de partager des insights visuels clairs avec leurs équipes.\n<h2> </h2>\nPour tout Business Analyst souhaitant optimiser ses analyses de données et gagner en productivité, apprendre à coder en Python est une compétence essentielle. Que ce soit pour manipuler des données, automatiser des tâches ou visualiser des résultats, Python offre une grande flexibilité et accessibilité, même pour ceux qui débutent dans la programmation.\nVous souhaitez aller plus loin ? Découvrez notre Skill Course \"Python pour les Business Analysts\" pour maîtriser cet outil puissant et améliorer vos compétences en analyse de données dès aujourd'hui !", "post_summary" : "Selon le classement TIOBE, Python occupe la première place des langages de programmation les plus populaires depuis décembre 2021. Cette popularité s'explique par sa simplicité d'apprentissage et sa puissance d'utilisation. Mais comment utiliser Python lorsqu'on n'est pas développeur ? Et pourquoi il est essentiel pour tout Business Analyst d’en maîtriser les bases ? Tour d'horizon dans cet article.\n", "blog_post_schedule_task_uid" : null, "blog_publish_to_social_media_task" : "DONE_NOT_SENT", "blog_publish_instant_email_task_uid" : null, "blog_publish_instant_email_campaign_id" : null, "blog_publish_instant_email_retry_count" : null, "rss_body" : "Selon le classement TIOBE, Python occupe la première place des langages de programmation les plus populaires depuis décembre 2021. Cette popularité s'explique par sa simplicité d'apprentissage et sa puissance d'utilisation. Mais comment utiliser Python lorsqu'on n'est pas développeur ? Et pourquoi il est essentiel pour tout Business Analyst d’en maîtriser les bases ? Tour d'horizon dans cet article.\n\n \n<h2 style=\"font-size: 30px;\">Pourquoi apprendre Python en tant que Business Analyst ?</h2>\nPython est reconnu pour sa simplicité et son efficacité, ce qui en fait un choix idéal pour ceux qui débutent dans le domaine de la programmation. Contrairement à d'autres langages, Python met l'accent sur la lisibilité du code, facilitant ainsi la prise en main même pour des profils non techniques. Pour un Business Analyst, débuter sur Python permet de gagner en efficacité, notamment dans l'analyse de données, l’automatisation de tâches répétitives et la création de visualisations.\n<h3 style=\"font-size: 20px;\">a) Python pour l’analyse de données</h3>\nL'un des principaux avantages de Python est son aptitude à traiter des volumes massifs de données rapidement et efficacement. Avec des <a href=\"/fr-fr/blog/les-10-bibliothèques-python-incontournables-en-2024\" rel=\"noopener\">bibliothèques populaires</a> comme Pandas et NumPy, les Business Analysts peuvent utiliser Python pour :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Importer des ensembles de données volumineux (Excel, CSV, SQL, etc.),</li>\n<li aria-level=\"1\">Nettoyer et préparer les données pour les analyses,</li>\n<li aria-level=\"1\">Effectuer des calculs statistiques et des agrégations,</li>\n<li aria-level=\"1\">Manipuler des structures de données complexes en quelques lignes de code.</li>\n</ul>\nPar exemple, au lieu de passer des heures à effectuer des analyses manuelles sur Excel, Python permet de faire un programme pour automatiser le traitement de plusieurs fichiers de données. Cela se traduit par une réduction significative des erreurs humaines et un gain de temps considérable.\n<h3 style=\"font-size: 20px;\">b) l'Automatisation des tâches répétitives</h3>\nUn autre avantage majeur de Python réside dans l’automatisation. Les Business Analysts effectuent souvent des tâches répétitives telles que la création de rapports, l’envoi d’e-mails ou l’import/export de données entre différents systèmes. Apprendre à coder en Python permet de créer des scripts qui automatisent ces tâches, libérant ainsi du temps pour se concentrer sur des analyses à plus forte valeur ajoutée.\nPar exemple, vous pouvez écrire un script Python qui extrait automatiquement des données de plusieurs sources, les analyse, puis génère un rapport en PDF ou Excel prêt à être partagé avec les parties prenantes. Cela est rendu possible grâce à la puissance de Python, associée à des bibliothèques comme Openpyxl (pour manipuler Excel) et smtplib (pour envoyer des e-mails).\n \n<h2 style=\"font-size: 30px;\">Comment débuter sur Python en tant que Business Analyst</h2>\nSi vous vous demandez comment coder en Python, sachez que les bases de ce langages sont très accessibles. Python utilise une syntaxe simple et intuitive. Voici quelques concepts essentiels pour débuter sur Python :\nPour commencer à utiliser Python, vous devez d'abord l'installer sur votre ordinateur.\n<ol start=\"1\">\n<li>Rendez-vous sur le site officiel de <a href=\"http://www.python.org\" rel=\"noopener\">Python</a> et téléchargez la dernière version stable.</li>\n<li>Lancez l'installateur et suivez les instructions. Assurez-vous de cocher l'option \"Add Python to PATH\" pour faciliter son utilisation.</li>\n<li>Pour une expérience plus complète, installez <a href=\"https://www.anaconda.com/download\" rel=\"noopener\" style=\"font-weight: bold;\">Anaconda</a>, une distribution Python qui inclut de nombreuses bibliothèques utiles pour l'analyse de données.</li>\n</ol>\nUne fois Python installé, vous pouvez utiliser un éditeur de texte simple comme <a href=\"https://notepad-plus-plus.org/downloads/\" rel=\"noopener\">Notepad++</a> ou un environnement de développement intégré (IDE) plus avancé comme PyCharm ou Visual Studio Code.\n \n<h3 style=\"font-size: 20px;\">a) Variables et types de données</h3>\nLes variables sont au cœur de tout programme en Python. Une variable permet de stocker des informations, et Python reconnaît automatiquement le type de données. Voici un exemple simple :\n<code class=\"language-python\">\n</code>\n{% module_block module \"widget_03ec47b5-527a-4150-937f-3f04c55751dd\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}{}{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}{}{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"definition_id\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"field_types\" is_json=\"true\" %}{\"add_image_to_card\":\"boolean\",\"richtext_card_caption\":\"richtext\",\"richtext_card_image\":\"image\",\"switch_to_dark_card\":\"boolean\"}{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"path\" is_json=\"true\" %}\"/MarkentivexWCS/modules/richtext-card\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code># Déclarer une variable</code></div>\\n<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code>nom = \\\"Wild Code School\\\"</code></div>\\n<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code>age = 5</code></div>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"smart_objects\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"smart_type\" is_json=\"true\" %}\"NOT_SMART\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"type\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"wrap_field_tag\" is_json=\"true\" %}\"div\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\nPython peut manipuler différents types de données comme les chaînes de caractères, les nombres entiers, les listes, etc. Vous pouvez les utiliser pour analyser des données ou écrire des scripts d’automatisation.\n \n<h3 style=\"font-size: 20px;\">b) Structures de contrôle</h3>\nLes structures de contrôle, comme les boucles et les conditions, permettent d’exécuter des actions spécifiques en fonction de certains critères. Par exemple, avec une boucle for, vous pouvez itérer sur un ensemble de données pour les analyser :\n{% module_block module \"widget_63c84edd-1126-4d41-81f9-7deb878cb2ae\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}{}{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}{}{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"definition_id\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"field_types\" is_json=\"true\" %}{\"add_image_to_card\":\"boolean\",\"richtext_card_caption\":\"richtext\",\"richtext_card_image\":\"image\",\"switch_to_dark_card\":\"boolean\"}{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"path\" is_json=\"true\" %}\"/MarkentivexWCS/modules/richtext-card\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code># Exemple de boucle for</code></div>\\n<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code>vente = [300, 450, 500] </code></div>\\n<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code>for vente in ventes:</code></div>\\n<div style=\\\"line-height: 1.5; padding-left: 40px;\\\"><code>print(vente * 1.10)  # Augmenter chaque vente de 10%print</code></div>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"smart_objects\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"smart_type\" is_json=\"true\" %}\"NOT_SMART\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"type\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"wrap_field_tag\" is_json=\"true\" %}\"div\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\nCette flexibilité rend Python particulièrement puissant pour manipuler et analyser des données à grande échelle.\n<h3 style=\"font-size: 20px;\">c) Bibliothèques spécialisées</h3>\nUne grande force de Python réside dans ses <a href=\"/fr-fr/blog/les-10-bibliothèques-python-incontournables-en-2024\" rel=\"noopener\">bibliothèques</a> prêtes à l’emploi, qui permettent d’accéder à des fonctionnalités avancées sans avoir à tout coder soi-même. Pour l’analyse de données, <a href=\"https://pandas.pydata.org/\" rel=\"noopener\">Pandas</a> est incontournable. Elle permet de manipuler des ensembles de données comme des tableaux Excel, mais avec beaucoup plus de flexibilité. Voici un exemple simple d’utilisation de Pandas :\n{% module_block module \"widget_8de60639-1c3c-4e27-bba2-fbb6f50d6ca0\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}{}{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}{}{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"definition_id\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"field_types\" is_json=\"true\" %}{\"add_image_to_card\":\"boolean\",\"richtext_card_caption\":\"richtext\",\"richtext_card_image\":\"image\",\"switch_to_dark_card\":\"boolean\"}{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"path\" is_json=\"true\" %}\"/MarkentivexWCS/modules/richtext-card\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code>import pandas as pd</code></div>\\n<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code># Charger des données depuis un fichier CSV</code></div>\\n<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code>df = pd.read_csv('data.csv')</code></div>\\n<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code># Afficher les premières lignes du fichier</code></div>\\n<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code>print(df.head())</code></div>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"smart_objects\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"smart_type\" is_json=\"true\" %}\"NOT_SMART\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"type\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"wrap_field_tag\" is_json=\"true\" %}\"div\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\nAvec ces quelques lig)p^nes de code, vous pouvez lire et analyser des milliers de lignes de données en un clin d’œil.\n<h3 style=\"font-size: 20px;\">d) Visualisation des données</h3>\nEnfin, vous pouvez également faire un programme Python pour générer des graphiques afin de visualiser les résultats de vos analyses. <a href=\"https://matplotlib.org/\" rel=\"noopener\">Matplotlib</a> et <a href=\"https://seaborn.pydata.org/\" rel=\"noopener\">Seaborn </a>sont deux bibliothèques populaires pour créer des graphiques. Vous pouvez, par exemple, visualiser la répartition des ventes sur un graphique à barres :\n{% module_block module \"widget_09a0ea84-c0ee-404d-8984-1b99dfcb2b07\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}{}{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}{}{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"definition_id\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"field_types\" is_json=\"true\" %}{\"add_image_to_card\":\"boolean\",\"richtext_card_caption\":\"richtext\",\"richtext_card_image\":\"image\",\"switch_to_dark_card\":\"boolean\"}{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"path\" is_json=\"true\" %}\"/MarkentivexWCS/modules/richtext-card\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code>import matplotlib.pyplot as plt</code></div>\\n<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code># Créer un graphique simple</code></div>\\n<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code>vente = [300, 450, 500]</code></div>\\n<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code>mois = ['Janvier', 'Février', 'Mars']</code></div>\\n<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code>plt.bar(mois, ventes)</code></div>\\n<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code>plt.show()</code></div>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"smart_objects\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"smart_type\" is_json=\"true\" %}\"NOT_SMART\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"type\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"wrap_field_tag\" is_json=\"true\" %}\"div\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\nCes visualisations permettent aux Business Analysts de partager des insights visuels clairs avec leurs équipes.\n<h2> </h2>\nPour tout Business Analyst souhaitant optimiser ses analyses de données et gagner en productivité, apprendre à coder en Python est une compétence essentielle. 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Tour d'horizon dans cet article.\n", "keywords" : [ ], "meta_description" : "Dans le domaine de l'analyse de données, les Business Analysts (BA) sont souvent confrontés à des volumes d'information de plus en plus importants. Pour extraire des insights pertinents et automatiser certaines tâches répétitives, de plus en plus de professionnels se tournent vers des outils techniques. 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Pour un Business Analyst, débuter sur Python permet de gagner en efficacité, notamment dans l'analyse de données, l’automatisation de tâches répétitives et la création de visualisations.\n<h3 style=\"font-size: 20px;\">a) Python pour l’analyse de données</h3>\nL'un des principaux avantages de Python est son aptitude à traiter des volumes massifs de données rapidement et efficacement. Avec des <a href=\"/fr-fr/blog/les-10-bibliothèques-python-incontournables-en-2024\" rel=\"noopener\">bibliothèques populaires</a> comme Pandas et NumPy, les Business Analysts peuvent utiliser Python pour :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Importer des ensembles de données volumineux (Excel, CSV, SQL, etc.),</li>\n<li aria-level=\"1\">Nettoyer et préparer les données pour les analyses,</li>\n<li aria-level=\"1\">Effectuer des calculs statistiques et des agrégations,</li>\n<li aria-level=\"1\">Manipuler des structures de données complexes en quelques lignes de code.</li>\n</ul>\nPar exemple, au lieu de passer des heures à effectuer des analyses manuelles sur Excel, Python permet de faire un programme pour automatiser le traitement de plusieurs fichiers de données. Cela se traduit par une réduction significative des erreurs humaines et un gain de temps considérable.\n<h3 style=\"font-size: 20px;\">b) l'Automatisation des tâches répétitives</h3>\nUn autre avantage majeur de Python réside dans l’automatisation. Les Business Analysts effectuent souvent des tâches répétitives telles que la création de rapports, l’envoi d’e-mails ou l’import/export de données entre différents systèmes. Apprendre à coder en Python permet de créer des scripts qui automatisent ces tâches, libérant ainsi du temps pour se concentrer sur des analyses à plus forte valeur ajoutée.\nPar exemple, vous pouvez écrire un script Python qui extrait automatiquement des données de plusieurs sources, les analyse, puis génère un rapport en PDF ou Excel prêt à être partagé avec les parties prenantes. 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Par exemple, avec une boucle for, vous pouvez itérer sur un ensemble de données pour les analyser :\n{% module_block module \"widget_63c84edd-1126-4d41-81f9-7deb878cb2ae\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}{}{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}{}{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"definition_id\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"field_types\" is_json=\"true\" %}{\"add_image_to_card\":\"boolean\",\"richtext_card_caption\":\"richtext\",\"richtext_card_image\":\"image\",\"switch_to_dark_card\":\"boolean\"}{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"path\" is_json=\"true\" %}\"/MarkentivexWCS/modules/richtext-card\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code># Exemple de boucle for</code></div>\\n<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code>vente = [300, 450, 500] </code></div>\\n<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code>for vente in ventes:</code></div>\\n<div style=\\\"line-height: 1.5; padding-left: 40px;\\\"><code>print(vente * 1.10)  # Augmenter chaque vente de 10%print</code></div>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"smart_objects\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"smart_type\" is_json=\"true\" %}\"NOT_SMART\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"type\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"wrap_field_tag\" is_json=\"true\" %}\"div\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\nCette flexibilité rend Python particulièrement puissant pour manipuler et analyser des données à grande échelle.\n<h3 style=\"font-size: 20px;\">c) Bibliothèques spécialisées</h3>\nUne grande force de Python réside dans ses <a href=\"/fr-fr/blog/les-10-bibliothèques-python-incontournables-en-2024\" rel=\"noopener\">bibliothèques</a> prêtes à l’emploi, qui permettent d’accéder à des fonctionnalités avancées sans avoir à tout coder soi-même. Pour l’analyse de données, <a href=\"https://pandas.pydata.org/\" rel=\"noopener\">Pandas</a> est incontournable. Elle permet de manipuler des ensembles de données comme des tableaux Excel, mais avec beaucoup plus de flexibilité. 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Que ce soit pour manipuler des données, automatiser des tâches ou visualiser des résultats, Python offre une grande flexibilité et accessibilité, même pour ceux qui débutent dans la programmation.\nVous souhaitez aller plus loin ? Découvrez notre Skill Course \"Python pour les Business Analysts\" pour maîtriser cet outil puissant et améliorer vos compétences en analyse de données dès aujourd'hui !", "postBodyRss" : "Selon le classement TIOBE, Python occupe la première place des langages de programmation les plus populaires depuis décembre 2021. Cette popularité s'explique par sa simplicité d'apprentissage et sa puissance d'utilisation. Mais comment utiliser Python lorsqu'on n'est pas développeur ? Et pourquoi il est essentiel pour tout Business Analyst d’en maîtriser les bases ? Tour d'horizon dans cet article.\n\n \n<h2 style=\"font-size: 30px;\">Pourquoi apprendre Python en tant que Business Analyst ?</h2>\nPython est reconnu pour sa simplicité et son efficacité, ce qui en fait un choix idéal pour ceux qui débutent dans le domaine de la programmation. Contrairement à d'autres langages, Python met l'accent sur la lisibilité du code, facilitant ainsi la prise en main même pour des profils non techniques. Pour un Business Analyst, débuter sur Python permet de gagner en efficacité, notamment dans l'analyse de données, l’automatisation de tâches répétitives et la création de visualisations.\n<h3 style=\"font-size: 20px;\">a) Python pour l’analyse de données</h3>\nL'un des principaux avantages de Python est son aptitude à traiter des volumes massifs de données rapidement et efficacement. Avec des <a href=\"/fr-fr/blog/les-10-bibliothèques-python-incontournables-en-2024\" rel=\"noopener\">bibliothèques populaires</a> comme Pandas et NumPy, les Business Analysts peuvent utiliser Python pour :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Importer des ensembles de données volumineux (Excel, CSV, SQL, etc.),</li>\n<li aria-level=\"1\">Nettoyer et préparer les données pour les analyses,</li>\n<li aria-level=\"1\">Effectuer des calculs statistiques et des agrégations,</li>\n<li aria-level=\"1\">Manipuler des structures de données complexes en quelques lignes de code.</li>\n</ul>\nPar exemple, au lieu de passer des heures à effectuer des analyses manuelles sur Excel, Python permet de faire un programme pour automatiser le traitement de plusieurs fichiers de données. 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Cela est rendu possible grâce à la puissance de Python, associée à des bibliothèques comme Openpyxl (pour manipuler Excel) et smtplib (pour envoyer des e-mails).\n \n<h2 style=\"font-size: 30px;\">Comment débuter sur Python en tant que Business Analyst</h2>\nSi vous vous demandez comment coder en Python, sachez que les bases de ce langages sont très accessibles. Python utilise une syntaxe simple et intuitive. Voici quelques concepts essentiels pour débuter sur Python :\nPour commencer à utiliser Python, vous devez d'abord l'installer sur votre ordinateur.\n<ol start=\"1\">\n<li>Rendez-vous sur le site officiel de <a href=\"http://www.python.org\" rel=\"noopener\">Python</a> et téléchargez la dernière version stable.</li>\n<li>Lancez l'installateur et suivez les instructions. Assurez-vous de cocher l'option \"Add Python to PATH\" pour faciliter son utilisation.</li>\n<li>Pour une expérience plus complète, installez <a href=\"https://www.anaconda.com/download\" rel=\"noopener\" style=\"font-weight: bold;\">Anaconda</a>, une distribution Python qui inclut de nombreuses bibliothèques utiles pour l'analyse de données.</li>\n</ol>\nUne fois Python installé, vous pouvez utiliser un éditeur de texte simple comme <a href=\"https://notepad-plus-plus.org/downloads/\" rel=\"noopener\">Notepad++</a> ou un environnement de développement intégré (IDE) plus avancé comme PyCharm ou Visual Studio Code.\n \n<h3 style=\"font-size: 20px;\">a) Variables et types de données</h3>\nLes variables sont au cœur de tout programme en Python. Une variable permet de stocker des informations, et Python reconnaît automatiquement le type de données. Voici un exemple simple :\n<code class=\"language-python\">\n</code>\n{% module_block module \"widget_03ec47b5-527a-4150-937f-3f04c55751dd\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}{}{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}{}{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"definition_id\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"field_types\" is_json=\"true\" %}{\"add_image_to_card\":\"boolean\",\"richtext_card_caption\":\"richtext\",\"richtext_card_image\":\"image\",\"switch_to_dark_card\":\"boolean\"}{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"path\" is_json=\"true\" %}\"/MarkentivexWCS/modules/richtext-card\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code># Déclarer une variable</code></div>\\n<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code>nom = \\\"Wild Code School\\\"</code></div>\\n<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code>age = 5</code></div>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"smart_objects\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"smart_type\" is_json=\"true\" %}\"NOT_SMART\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"type\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"wrap_field_tag\" is_json=\"true\" %}\"div\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\nPython peut manipuler différents types de données comme les chaînes de caractères, les nombres entiers, les listes, etc. Vous pouvez les utiliser pour analyser des données ou écrire des scripts d’automatisation.\n \n<h3 style=\"font-size: 20px;\">b) Structures de contrôle</h3>\nLes structures de contrôle, comme les boucles et les conditions, permettent d’exécuter des actions spécifiques en fonction de certains critères. Par exemple, avec une boucle for, vous pouvez itérer sur un ensemble de données pour les analyser :\n{% module_block module \"widget_63c84edd-1126-4d41-81f9-7deb878cb2ae\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}{}{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}{}{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"definition_id\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"field_types\" is_json=\"true\" %}{\"add_image_to_card\":\"boolean\",\"richtext_card_caption\":\"richtext\",\"richtext_card_image\":\"image\",\"switch_to_dark_card\":\"boolean\"}{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"path\" is_json=\"true\" %}\"/MarkentivexWCS/modules/richtext-card\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code># Exemple de boucle for</code></div>\\n<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code>vente = [300, 450, 500] </code></div>\\n<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code>for vente in ventes:</code></div>\\n<div style=\\\"line-height: 1.5; padding-left: 40px;\\\"><code>print(vente * 1.10)  # Augmenter chaque vente de 10%print</code></div>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"smart_objects\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"smart_type\" is_json=\"true\" %}\"NOT_SMART\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"type\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"wrap_field_tag\" is_json=\"true\" %}\"div\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\nCette flexibilité rend Python particulièrement puissant pour manipuler et analyser des données à grande échelle.\n<h3 style=\"font-size: 20px;\">c) Bibliothèques spécialisées</h3>\nUne grande force de Python réside dans ses <a href=\"/fr-fr/blog/les-10-bibliothèques-python-incontournables-en-2024\" rel=\"noopener\">bibliothèques</a> prêtes à l’emploi, qui permettent d’accéder à des fonctionnalités avancées sans avoir à tout coder soi-même. Pour l’analyse de données, <a href=\"https://pandas.pydata.org/\" rel=\"noopener\">Pandas</a> est incontournable. Elle permet de manipuler des ensembles de données comme des tableaux Excel, mais avec beaucoup plus de flexibilité. Voici un exemple simple d’utilisation de Pandas :\n{% module_block module \"widget_8de60639-1c3c-4e27-bba2-fbb6f50d6ca0\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}{}{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}{}{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"definition_id\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"field_types\" is_json=\"true\" %}{\"add_image_to_card\":\"boolean\",\"richtext_card_caption\":\"richtext\",\"richtext_card_image\":\"image\",\"switch_to_dark_card\":\"boolean\"}{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"path\" is_json=\"true\" %}\"/MarkentivexWCS/modules/richtext-card\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code>import pandas as pd</code></div>\\n<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code># Charger des données depuis un fichier CSV</code></div>\\n<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code>df = pd.read_csv('data.csv')</code></div>\\n<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code># Afficher les premières lignes du fichier</code></div>\\n<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code>print(df.head())</code></div>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"smart_objects\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"smart_type\" is_json=\"true\" %}\"NOT_SMART\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"type\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"wrap_field_tag\" is_json=\"true\" %}\"div\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\nAvec ces quelques lig)p^nes de code, vous pouvez lire et analyser des milliers de lignes de données en un clin d’œil.\n<h3 style=\"font-size: 20px;\">d) Visualisation des données</h3>\nEnfin, vous pouvez également faire un programme Python pour générer des graphiques afin de visualiser les résultats de vos analyses. <a href=\"https://matplotlib.org/\" rel=\"noopener\">Matplotlib</a> et <a href=\"https://seaborn.pydata.org/\" rel=\"noopener\">Seaborn </a>sont deux bibliothèques populaires pour créer des graphiques. Vous pouvez, par exemple, visualiser la répartition des ventes sur un graphique à barres :\n{% module_block module \"widget_09a0ea84-c0ee-404d-8984-1b99dfcb2b07\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}{}{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}{}{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"definition_id\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"field_types\" is_json=\"true\" %}{\"add_image_to_card\":\"boolean\",\"richtext_card_caption\":\"richtext\",\"richtext_card_image\":\"image\",\"switch_to_dark_card\":\"boolean\"}{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"path\" is_json=\"true\" %}\"/MarkentivexWCS/modules/richtext-card\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code>import matplotlib.pyplot as plt</code></div>\\n<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code># Créer un graphique simple</code></div>\\n<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code>vente = [300, 450, 500]</code></div>\\n<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code>mois = ['Janvier', 'Février', 'Mars']</code></div>\\n<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code>plt.bar(mois, ventes)</code></div>\\n<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code>plt.show()</code></div>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"smart_objects\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"smart_type\" is_json=\"true\" %}\"NOT_SMART\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"type\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"wrap_field_tag\" is_json=\"true\" %}\"div\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\nCes visualisations permettent aux Business Analysts de partager des insights visuels clairs avec leurs équipes.\n<h2> </h2>\nPour tout Business Analyst souhaitant optimiser ses analyses de données et gagner en productivité, apprendre à coder en Python est une compétence essentielle. Que ce soit pour manipuler des données, automatiser des tâches ou visualiser des résultats, Python offre une grande flexibilité et accessibilité, même pour ceux qui débutent dans la programmation.\nVous souhaitez aller plus loin ? Découvrez notre Skill Course \"Python pour les Business Analysts\" pour maîtriser cet outil puissant et améliorer vos compétences en analyse de données dès aujourd'hui !", "postEmailContent" : "Selon le classement TIOBE, Python occupe la première place des langages de programmation les plus populaires depuis décembre 2021. Cette popularité s'explique par sa simplicité d'apprentissage et sa puissance d'utilisation. Mais comment utiliser Python lorsqu'on n'est pas développeur ? Et pourquoi il est essentiel pour tout Business Analyst d’en maîtriser les bases ? Tour d'horizon dans cet article.", "postFeaturedImageIfEnabled" : "https://2902314.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/2902314/business_analyst_comment_utiliser_python.webp", "postListContent" : "Selon le classement TIOBE, Python occupe la première place des langages de programmation les plus populaires depuis décembre 2021. Cette popularité s'explique par sa simplicité d'apprentissage et sa puissance d'utilisation. Mais comment utiliser Python lorsqu'on n'est pas développeur ? Et pourquoi il est essentiel pour tout Business Analyst d’en maîtriser les bases ? Tour d'horizon dans cet article.", "postListSummaryFeaturedImage" : "https://2902314.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/2902314/business_analyst_comment_utiliser_python.webp", "postRssContent" : "Selon le classement TIOBE, Python occupe la première place des langages de programmation les plus populaires depuis décembre 2021. Cette popularité s'explique par sa simplicité d'apprentissage et sa puissance d'utilisation. Mais comment utiliser Python lorsqu'on n'est pas développeur ? Et pourquoi il est essentiel pour tout Business Analyst d’en maîtriser les bases ? Tour d'horizon dans cet article.", "postRssSummaryFeaturedImage" : "https://2902314.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/2902314/business_analyst_comment_utiliser_python.webp", "postSummary" : "Selon le classement TIOBE, Python occupe la première place des langages de programmation les plus populaires depuis décembre 2021. Cette popularité s'explique par sa simplicité d'apprentissage et sa puissance d'utilisation. Mais comment utiliser Python lorsqu'on n'est pas développeur ? Et pourquoi il est essentiel pour tout Business Analyst d’en maîtriser les bases ? Tour d'horizon dans cet article.\n", "postSummaryRss" : "Selon le classement TIOBE, Python occupe la première place des langages de programmation les plus populaires depuis décembre 2021. Cette popularité s'explique par sa simplicité d'apprentissage et sa puissance d'utilisation. 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Cette popularité s'explique par sa simplicité d'apprentissage et sa puissance d'utilisation. Mais comment utiliser Python lorsqu'on n'est pas développeur ? Et pourquoi il est essentiel pour tout Business Analyst d’en maîtriser les bases ? Tour d'horizon dans cet article.\n\n \n<h2 style=\"font-size: 30px;\">Pourquoi apprendre Python en tant que Business Analyst ?</h2>\nPython est reconnu pour sa simplicité et son efficacité, ce qui en fait un choix idéal pour ceux qui débutent dans le domaine de la programmation. Contrairement à d'autres langages, Python met l'accent sur la lisibilité du code, facilitant ainsi la prise en main même pour des profils non techniques. Pour un Business Analyst, débuter sur Python permet de gagner en efficacité, notamment dans l'analyse de données, l’automatisation de tâches répétitives et la création de visualisations.\n<h3 style=\"font-size: 20px;\">a) Python pour l’analyse de données</h3>\nL'un des principaux avantages de Python est son aptitude à traiter des volumes massifs de données rapidement et efficacement. Avec des <a href=\"/fr-fr/blog/les-10-bibliothèques-python-incontournables-en-2024\" rel=\"noopener\">bibliothèques populaires</a> comme Pandas et NumPy, les Business Analysts peuvent utiliser Python pour :\n<ul>\n<li aria-level=\"1\">Importer des ensembles de données volumineux (Excel, CSV, SQL, etc.),</li>\n<li aria-level=\"1\">Nettoyer et préparer les données pour les analyses,</li>\n<li aria-level=\"1\">Effectuer des calculs statistiques et des agrégations,</li>\n<li aria-level=\"1\">Manipuler des structures de données complexes en quelques lignes de code.</li>\n</ul>\nPar exemple, au lieu de passer des heures à effectuer des analyses manuelles sur Excel, Python permet de faire un programme pour automatiser le traitement de plusieurs fichiers de données. Cela se traduit par une réduction significative des erreurs humaines et un gain de temps considérable.\n<h3 style=\"font-size: 20px;\">b) l'Automatisation des tâches répétitives</h3>\nUn autre avantage majeur de Python réside dans l’automatisation. Les Business Analysts effectuent souvent des tâches répétitives telles que la création de rapports, l’envoi d’e-mails ou l’import/export de données entre différents systèmes. Apprendre à coder en Python permet de créer des scripts qui automatisent ces tâches, libérant ainsi du temps pour se concentrer sur des analyses à plus forte valeur ajoutée.\nPar exemple, vous pouvez écrire un script Python qui extrait automatiquement des données de plusieurs sources, les analyse, puis génère un rapport en PDF ou Excel prêt à être partagé avec les parties prenantes. Cela est rendu possible grâce à la puissance de Python, associée à des bibliothèques comme Openpyxl (pour manipuler Excel) et smtplib (pour envoyer des e-mails).\n \n<h2 style=\"font-size: 30px;\">Comment débuter sur Python en tant que Business Analyst</h2>\nSi vous vous demandez comment coder en Python, sachez que les bases de ce langages sont très accessibles. Python utilise une syntaxe simple et intuitive. Voici quelques concepts essentiels pour débuter sur Python :\nPour commencer à utiliser Python, vous devez d'abord l'installer sur votre ordinateur.\n<ol start=\"1\">\n<li>Rendez-vous sur le site officiel de <a href=\"http://www.python.org\" rel=\"noopener\">Python</a> et téléchargez la dernière version stable.</li>\n<li>Lancez l'installateur et suivez les instructions. Assurez-vous de cocher l'option \"Add Python to PATH\" pour faciliter son utilisation.</li>\n<li>Pour une expérience plus complète, installez <a href=\"https://www.anaconda.com/download\" rel=\"noopener\" style=\"font-weight: bold;\">Anaconda</a>, une distribution Python qui inclut de nombreuses bibliothèques utiles pour l'analyse de données.</li>\n</ol>\nUne fois Python installé, vous pouvez utiliser un éditeur de texte simple comme <a href=\"https://notepad-plus-plus.org/downloads/\" rel=\"noopener\">Notepad++</a> ou un environnement de développement intégré (IDE) plus avancé comme PyCharm ou Visual Studio Code.\n \n<h3 style=\"font-size: 20px;\">a) Variables et types de données</h3>\nLes variables sont au cœur de tout programme en Python. Une variable permet de stocker des informations, et Python reconnaît automatiquement le type de données. 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Par exemple, avec une boucle for, vous pouvez itérer sur un ensemble de données pour les analyser :\n{% module_block module \"widget_63c84edd-1126-4d41-81f9-7deb878cb2ae\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}{}{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}{}{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"definition_id\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"field_types\" is_json=\"true\" %}{\"add_image_to_card\":\"boolean\",\"richtext_card_caption\":\"richtext\",\"richtext_card_image\":\"image\",\"switch_to_dark_card\":\"boolean\"}{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"path\" is_json=\"true\" %}\"/MarkentivexWCS/modules/richtext-card\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code># Exemple de boucle for</code></div>\\n<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code>vente = [300, 450, 500] </code></div>\\n<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code>for vente in ventes:</code></div>\\n<div style=\\\"line-height: 1.5; padding-left: 40px;\\\"><code>print(vente * 1.10)  # Augmenter chaque vente de 10%print</code></div>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"smart_objects\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"smart_type\" is_json=\"true\" %}\"NOT_SMART\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"type\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"wrap_field_tag\" is_json=\"true\" %}\"div\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\nCette flexibilité rend Python particulièrement puissant pour manipuler et analyser des données à grande échelle.\n<h3 style=\"font-size: 20px;\">c) Bibliothèques spécialisées</h3>\nUne grande force de Python réside dans ses <a href=\"/fr-fr/blog/les-10-bibliothèques-python-incontournables-en-2024\" rel=\"noopener\">bibliothèques</a> prêtes à l’emploi, qui permettent d’accéder à des fonctionnalités avancées sans avoir à tout coder soi-même. Pour l’analyse de données, <a href=\"https://pandas.pydata.org/\" rel=\"noopener\">Pandas</a> est incontournable. Elle permet de manipuler des ensembles de données comme des tableaux Excel, mais avec beaucoup plus de flexibilité. Voici un exemple simple d’utilisation de Pandas :\n{% module_block module \"widget_8de60639-1c3c-4e27-bba2-fbb6f50d6ca0\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}{}{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}{}{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"definition_id\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"field_types\" is_json=\"true\" %}{\"add_image_to_card\":\"boolean\",\"richtext_card_caption\":\"richtext\",\"richtext_card_image\":\"image\",\"switch_to_dark_card\":\"boolean\"}{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"path\" is_json=\"true\" %}\"/MarkentivexWCS/modules/richtext-card\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code>import pandas as pd</code></div>\\n<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code># Charger des données depuis un fichier CSV</code></div>\\n<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code>df = pd.read_csv('data.csv')</code></div>\\n<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code># Afficher les premières lignes du fichier</code></div>\\n<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code>print(df.head())</code></div>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"smart_objects\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"smart_type\" is_json=\"true\" %}\"NOT_SMART\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"type\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"wrap_field_tag\" is_json=\"true\" %}\"div\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\nAvec ces quelques lig)p^nes de code, vous pouvez lire et analyser des milliers de lignes de données en un clin d’œil.\n<h3 style=\"font-size: 20px;\">d) Visualisation des données</h3>\nEnfin, vous pouvez également faire un programme Python pour générer des graphiques afin de visualiser les résultats de vos analyses. <a href=\"https://matplotlib.org/\" rel=\"noopener\">Matplotlib</a> et <a href=\"https://seaborn.pydata.org/\" rel=\"noopener\">Seaborn </a>sont deux bibliothèques populaires pour créer des graphiques. Vous pouvez, par exemple, visualiser la répartition des ventes sur un graphique à barres :\n{% module_block module \"widget_09a0ea84-c0ee-404d-8984-1b99dfcb2b07\" %}{% module_attribute \"child_css\" is_json=\"true\" %}{}{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"css\" is_json=\"true\" %}{}{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"definition_id\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"field_types\" is_json=\"true\" %}{\"add_image_to_card\":\"boolean\",\"richtext_card_caption\":\"richtext\",\"richtext_card_image\":\"image\",\"switch_to_dark_card\":\"boolean\"}{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"label\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"module_id\" is_json=\"true\" %}119200723003{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"path\" is_json=\"true\" %}\"/MarkentivexWCS/modules/richtext-card\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"richtext_card_caption\" is_json=\"true\" %}\"<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code>import matplotlib.pyplot as plt</code></div>\\n<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code># Créer un graphique simple</code></div>\\n<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code>vente = [300, 450, 500]</code></div>\\n<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code>mois = ['Janvier', 'Février', 'Mars']</code></div>\\n<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code>plt.bar(mois, ventes)</code></div>\\n<div style=\\\"line-height: 1.5;\\\"><code>plt.show()</code></div>\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"schema_version\" is_json=\"true\" %}2{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"smart_objects\" is_json=\"true\" %}null{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"smart_type\" is_json=\"true\" %}\"NOT_SMART\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"switch_to_dark_card\" is_json=\"true\" %}true{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"tag\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"type\" is_json=\"true\" %}\"module\"{% end_module_attribute %}{% module_attribute \"wrap_field_tag\" is_json=\"true\" %}\"div\"{% end_module_attribute %}{% end_module_block %}\nCes visualisations permettent aux Business Analysts de partager des insights visuels clairs avec leurs équipes.\n<h2> </h2>\nPour tout Business Analyst souhaitant optimiser ses analyses de données et gagner en productivité, apprendre à coder en Python est une compétence essentielle. Que ce soit pour manipuler des données, automatiser des tâches ou visualiser des résultats, Python offre une grande flexibilité et accessibilité, même pour ceux qui débutent dans la programmation.\nVous souhaitez aller plus loin ? Découvrez notre Skill Course \"Python pour les Business Analysts\" pour maîtriser cet outil puissant et améliorer vos compétences en analyse de données dès aujourd'hui !", "rssSummary" : "Selon le classement TIOBE, Python occupe la première place des langages de programmation les plus populaires depuis décembre 2021. Cette popularité s'explique par sa simplicité d'apprentissage et sa puissance d'utilisation. Mais comment utiliser Python lorsqu'on n'est pas développeur ? Et pourquoi il est essentiel pour tout Business Analyst d’en maîtriser les bases ? Tour d'horizon dans cet article.\n", "rssSummaryFeaturedImage" : "https://2902314.fs1.hubspotusercontent-na1.net/hubfs/2902314/business_analyst_comment_utiliser_python.webp", "scheduledUpdateDate" : 0, "screenshotPreviewTakenAt" : 1728306691239, "screenshotPreviewUrl" : "https://cdn1.hubspot.net/hubshotv3/prod/e/0/1bc29bd1-0dea-4f8f-8a2c-f73b116f1667.png", "sections" : { }, "securityState" : "NONE", "siteId" : null, "slug" : "fr-fr/blog/business-analyst-comment-utiliser-python", "stagedFrom" : null, "state" : "PUBLISHED", "stateWhenDeleted" : null, "structuredContentPageType" : null, "structuredContentType" : null, "styleOverrideId" : null, "subcategory" : "normal_blog_post", "syncedWithBlogRoot" : true, "tagIds" : [ 103173212302, 116313955723 ], "tagList" : [ { "categoryId" : 3, "cdnPurgeEmbargoTime" : null, "contentIds" : [ ], "cosObjectType" : "TAG", "created" : 1676890087460, "deletedAt" : 0, "description" : "", "id" : 103173212302, "label" : "Data & I.A.", "language" : "fr-fr", "name" : "Data & I.A.", "portalId" : 2902314, "slug" : "data-i-a", "translatedFromId" : null, "translations" : { }, "updated" : 1687352117414 }, { "categoryId" : 3, "cdnPurgeEmbargoTime" : null, "contentIds" : [ ], "cosObjectType" : "TAG", "created" : 1684509994814, "deletedAt" : 0, "description" : "", "id" : 116313955723, "label" : "Tips", "language" : "fr-fr", "name" : "Tips", "portalId" : 2902314, "slug" : "tips", "translatedFromId" : null, "translations" : { }, "updated" : 1684509994814 } ], "tagNames" : [ "Data & I.A.", "Tips" ], "teamPerms" : [ ], "templatePath" : "", "templatePathForRender" : "MarkentivexWCS/templates/blog-post.html", "textToAudioFileId" : null, "textToAudioGenerationRequestId" : null, "themePath" : null, "themeSettingsValues" : null, "title" : "Business analyst : Comment utiliser Python ?", "tmsId" : null, "topicIds" : [ 103173212302, 116313955723 ], "topicList" : [ { "categoryId" : 3, "cdnPurgeEmbargoTime" : null, "contentIds" : [ ], "cosObjectType" : "TAG", "created" : 1676890087460, "deletedAt" : 0, "description" : "", "id" : 103173212302, "label" : "Data & I.A.", "language" : "fr-fr", "name" : "Data & I.A.", "portalId" : 2902314, "slug" : "data-i-a", "translatedFromId" : null, "translations" : { }, "updated" : 1687352117414 }, { "categoryId" : 3, "cdnPurgeEmbargoTime" : null, "contentIds" : [ ], "cosObjectType" : "TAG", "created" : 1684509994814, "deletedAt" : 0, "description" : "", "id" : 116313955723, "label" : "Tips", "language" : "fr-fr", "name" : "Tips", "portalId" : 2902314, "slug" : "tips", "translatedFromId" : null, "translations" : { }, "updated" : 1684509994814 } ], "topicNames" : [ "Data & I.A.", "Tips" ], "topics" : [ 103173212302, 116313955723 ], "translatedContent" : { }, "translatedFromId" : null, "translations" : { }, "tweet" : null, "tweetAt" : null, "tweetImmediately" : false, "unpublishedAt" : 0, "updated" : 1728306690149, "updatedById" : 50704370, "upsizeFeaturedImage" : false, "url" : "https://www.wildcodeschool.com/fr-fr/blog/business-analyst-comment-utiliser-python", "useFeaturedImage" : true, "userPerms" : [ ], "views" : 0, "visibleToAll" : null, "widgetContainers" : { }, "widgetcontainers" : { }, "widgets" : { } }){% endraw %}

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