Objectifs

• Manipuler des données avec Pandas et NumPy.
• Effectuer des requêtes SQL avancées.
• Traiter de gros volumes avec Spark.
• Visualiser les données avec des librairies Python.
• Mettre en place des pipelines de données.

Public

Ciblé pour les aspirants data analysts, les développeurs souhaitant se réorienter vers la data, et les professionnels cherchant à exploiter les données pour des analyses et des prises de décision stratégiques.

Résultats attendus

• Analyses de données fiables et claires.
• Pipelines de traitement automatisés.
• Bases solides pour des projets Big Data.
• Prêt pour des postes en data engineering/analysis.