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Mener des analyses de données avec Python et Java
Si Python est souvent considéré comme le roi de la Data Science, Java reste un pilier incontournable dans les architectures logicielles robustes. Cette formation de 2 jours vous offre une opportunité unique de découvrir et de comparer ces deux écosystèmes pour l'analyse de données. Elle est idéale pour les développeurs ou les analystes qui souhaitent choisir le bon outil selon le contexte du projet.
Le programme adopte une approche miroir efficace. La première journée est consacrée à la fluidité de Python et de ses librairies phares (Pandas, Matplotlib) pour l'exploration rapide. La seconde journée bascule sur la rigueur de Java, en explorant comment traiter des fichiers et produire des statistiques grâce aux streams et à des bibliothèques comme OpenCSV ou JFreeChart.
L'accent est mis sur la pratique et la comparaison critique. À travers des cas d'usage similaires traités dans les deux langages (nettoyage de fichiers, calculs d'indicateurs), vous apprendrez à identifier les forces de chaque approche : la rapidité de prototypage pour l'un, la performance et la structure pour l'autre.
Objectifs
À l’issue de cette formation, vous atteindrez les objectifs de compétences suivants :
- comprendre les paradigmes d'analyse de données spécifiques à Python et à Java ;
- manipuler des structures de données complexes (DataFrames, Collections et Streams) ;
- importer, nettoyer et transformer des jeux de données hétérogènes (CSV, Excel et Logs) ;
- réaliser des visualisations graphiques et interpréter les résultats statistiques ;
- automatiser des chaînes de traitement de données complètes dans les deux langages.
Programme
Jour 1 : Exploiter la puissance de Python pour l'analyse exploratoire
- L'écosystème Data de Python : prise en main de NumPy et introduction aux DataFrames avec Pandas.
- Le cycle de la donnée : importation, nettoyage (gestion des valeurs manquantes) et transformation (tris, fusions).
- La visualisation et les statistiques : production de graphiques (courbes, histogrammes) avec Matplotlib et calculs descriptifs.
Travaux pratiques
- Nettoyer un jeu de données clients réel et réaliser une analyse visuelle des ventes par région.
Jour 2 : Industrialiser le traitement de données avec l'écosystème Java
- Les outils Java pour la Data : utilisation des Streams, des Collections et des librairies (Apache Commons CSV, OpenCSV).
- Le traitement de fichiers : lecture, parsing et transformation structurée des données.
- La visualisation et la comparaison : introduction à JFreeChart et analyse comparative des performances Python vs Java.
Travaux pratiques
- Traiter un fichier de logs volumineux pour extraire des KPIs et construire un tableau de bord simple en Java.
Prérequis
Suivre cette formation nécessite les prérequis suivants :
- Compétences techniques : des connaissances de base en programmation (dans l'un des deux langages, Python ou Java).
- Connaissances théoriques : des notions élémentaires en statistiques ou une habitude de manipuler des données (Excel) sont recommandées.
Public
Cette formation s’adresse aux profils techniques curieux ou en transition. Le public inclut notamment :
- les développeurs débutants ou intermédiaires qui souhaitent élargir leur spectre de compétences vers la Data :
- les data analysts et ingénieurs en reconversion qui cherchent à comparer les stacks techniques avant de faire un choix technologique :
- les product owners techniques qui ont besoin de comprendre les contraintes et les avantages de chaque langage ;
- les étudiants en informatique qui désirent acquérir une double compétence rare sur le marché.
Points forts
- Approche comparative : vous ne vous contenterez pas d'apprendre, vous comparerez concrètement les performances et la syntaxe pour les mêmes tâches.
- Double compétence : vous repartirez avec une vision claire de deux écosystèmes majeurs, renforçant votre polyvalence.
- Pragmatisme : les ateliers (logs, ventes) reflètent des problématiques réelles d'entreprise, loin des exercices scolaires.
- Outils standards : vous manipulerez les bibliothèques de référence (Pandas et OpenCSV) immédiatement applicables en production.
Objectifs
À l’issue de cette formation, vous atteindrez les objectifs de compétences suivants :
- comprendre les paradigmes d'analyse de données spécifiques à Python et à Java ;
- manipuler des structures de données complexes (DataFrames, Collections et Streams) ;
- importer, nettoyer et transformer des jeux de données hétérogènes (CSV, Excel et Logs) ;
- réaliser des visualisations graphiques et interpréter les résultats statistiques ;
- automatiser des chaînes de traitement de données complètes dans les deux langages.
Programme
Jour 1 : Exploiter la puissance de Python pour l'analyse exploratoire
- L'écosystème Data de Python : prise en main de NumPy et introduction aux DataFrames avec Pandas.
- Le cycle de la donnée : importation, nettoyage (gestion des valeurs manquantes) et transformation (tris, fusions).
- La visualisation et les statistiques : production de graphiques (courbes, histogrammes) avec Matplotlib et calculs descriptifs.
Travaux pratiques
- Nettoyer un jeu de données clients réel et réaliser une analyse visuelle des ventes par région.
Jour 2 : Industrialiser le traitement de données avec l'écosystème Java
- Les outils Java pour la Data : utilisation des Streams, des Collections et des librairies (Apache Commons CSV, OpenCSV).
- Le traitement de fichiers : lecture, parsing et transformation structurée des données.
- La visualisation et la comparaison : introduction à JFreeChart et analyse comparative des performances Python vs Java.
Travaux pratiques
- Traiter un fichier de logs volumineux pour extraire des KPIs et construire un tableau de bord simple en Java.
Prérequis
Suivre cette formation nécessite les prérequis suivants :
- Compétences techniques : des connaissances de base en programmation (dans l'un des deux langages, Python ou Java).
- Connaissances théoriques : des notions élémentaires en statistiques ou une habitude de manipuler des données (Excel) sont recommandées.
Public
Cette formation s’adresse aux profils techniques curieux ou en transition. Le public inclut notamment :
- les développeurs débutants ou intermédiaires qui souhaitent élargir leur spectre de compétences vers la Data :
- les data analysts et ingénieurs en reconversion qui cherchent à comparer les stacks techniques avant de faire un choix technologique :
- les product owners techniques qui ont besoin de comprendre les contraintes et les avantages de chaque langage ;
- les étudiants en informatique qui désirent acquérir une double compétence rare sur le marché.
Points forts
- Approche comparative : vous ne vous contenterez pas d'apprendre, vous comparerez concrètement les performances et la syntaxe pour les mêmes tâches.
- Double compétence : vous repartirez avec une vision claire de deux écosystèmes majeurs, renforçant votre polyvalence.
- Pragmatisme : les ateliers (logs, ventes) reflètent des problématiques réelles d'entreprise, loin des exercices scolaires.
- Outils standards : vous manipulerez les bibliothèques de référence (Pandas et OpenCSV) immédiatement applicables en production.
Les noms de marques et logos éventuellement cités dans cette fiche (ex. Python, Java, Pandas, NumPy, Matplotlib, JFreeChart) sont la propriété de leurs détenteurs respectifs. Leur mention à des fins pédagogiques ne constitue ni un engagement ni un partenariat.